Azure Databricks Notebook能否清除缓存？列转换后Schema未更新

核心问题：DataFrame的不可变性 #

你遇到的问题和缓存无关，本质是Spark DataFrame的不可变性特性：withColumn操作会返回一个全新的DataFrame，不会修改原DataFrame的结构。你看到的Out[167]是新生成DataFrame的信息，但你查看Schema时还是用的原df，所以显示列类型仍为字符串。

正确的日期列转换方式 #

必须将withColumn返回的新DataFrame赋值给变量（可覆盖原变量，也可使用新变量）：

# 覆盖原DataFrame
df = df.withColumn('Date', F.to_date('Date', 'yyyyMMdd'))

# 或创建新的DataFrame
new_df = df.withColumn('Date', F.to_date('Date', 'yyyyMMdd'))

完成赋值后再查看Schema，就能看到Date列已变为date类型。

缓存清除方法（若确实需要） #

只有当你之前执行过df.cache()或df.persist()缓存DataFrame时，才需要清除缓存：

• 清除指定DataFrame的缓存：

  df.unpersist()
  

• 清除所有缓存的DataFrame：

  spark.catalog.clearCache()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者moski