我正在尝试将 Pandas DF 转换为 Spark one。 DF head:
10000001,1,0,1,12:35,OK,10002,1,0,9,f,NA,24,24,0,3,9,0,0,1,1,0,0,4,543
10000001,2,0,1,12:36,OK,10002,1,0,9,f,NA,24,24,0,3,9,2,1,1,3,1,3,2,611
10000002,1,0,4,12:19,PA,10003,1,1,7,f,NA,74,74,0,2,15,2,0,2,3,1,2,2,691
代码:
dataset = pd.read_csv("data/AS/test_v2.csv")
sc = SparkContext(conf=conf)
sqlCtx = SQLContext(sc)
sdf = sqlCtx.createDataFrame(dataset)
我得到一个错误：
TypeError: Can not merge type <class 'pyspark.sql.types.StringType'> and <class 'pyspark.sql.types.DoubleType'>
此错误消息表示尝试合并具有不同数据类型的 Spark 数据帧列。在这种情况下，尝试合并字符串类型列和双精度类型列。
的 Pandas 数据帧中可能存在混合数据类型的列。当 Spark 尝试从 Pandas 数据帧推断架构时，它可能会将某些值解释为字符串，而将其他值解释为双精度。
要解决此问题，可以执行以下操作：
-
在 Pandas 中指定数据类型：
在使用
read_csv()读取数据时，可以指定每列的数据类型。这将确保 Spark 正确推断架构。
dataset = pd.read_csv("data/AS/test_v2.csv", dtype={'column_name': float})
将
column_name
替换为实际上是双精度类型但被解释为字符串的列的名称。如有必要，对其他列重复此操作。
-
在 Spark 中强制转换数据类型：
创建 Spark 数据帧后，可以使用
col()和cast()函数强制转换特定列的数据类型。
from pyspark.sql.functions import col
sdf = sqlCtx.createDataFrame(dataset)
# 将 'column_name' 转换为双精度
sdf = sdf.withColumn("column_name", col("column_name").cast("double"))
同样，将
column_name
替换为要转换的列的名称。
- 查找并清理数据中的不一致： 检查的 Pandas 数据帧是否存在不一致的数据类型。例如，同一列中可能同时存在数字值和字符串值。可以使用以下代码识别此类列：
for col in dataset.columns:
if dataset[col].apply(type).nunique() > 1:
print(f"Column '{col}' has mixed data types.")
一旦确定了这些列，就可以在 Pandas 中清理它们，方法是将值转换为一致的类型或删除/替换不一致的值。
通过应用这些解决方案之一，应该能够解决
TypeError
并成功将 Pandas 数据帧转换为 Spark 数据帧。