PySpark：列的绝对值。类型错误：需要浮点

Question

我有一个数据框df创建如下

schema = StructType([StructField('Id', StringType(), False),
                     StructField('Value', FloatType(), False)])  
df = spark.createDataFrame([('a',5.0),('b',1.0),('c',-0.3)],schema)

看起来像

+---+-----+
| Id|Value|
+---+-----+
|  a|  5.0|
|  b|  1.0|
|  c| -0.3|
+---+-----+

现在我要取“value”的绝对值，它应该返回

+---+-----+
| Id|Value|
+---+-----+
|  a|  5.0|
|  b|  1.0|
|  c|  0.3|
+---+-----+

我试过了

df = df.withColumn('Value',math.fabs(df.Value))

但它抱怨TypeError：需要一个float。但是Value列是用FloatType（）指定的。

关于如何正确地做这件事有什么线索吗？谢谢！

Answer 1

您可以使用本机Spark函数abs()：

from  pyspark.sql.functions import abs

df1 = df.withColumn('Value',abs(df.Value))
df1.show()
+---+-----+
| Id|Value|
+---+-----+
|  a|  5.0|
|  b|  1.0|
|  c|  0.3|
+---+-----+