pyspark.pandas.DataFrame.astype¶
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DataFrame。astype( dtype:聯盟(str, numpy。dtype,pandas.core.dtypes.base.ExtensionDtype, Dict[Union[Any, Tuple[Any, …]], Union[str, numpy.dtype, pandas.core.dtypes.base.ExtensionDtype]]] )→pyspark.pandas.frame.DataFrame¶ -
把指定dtype pandas-on-Spark對象
dtype。- 參數
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- dtype 數據類型,或列名的dict - >數據類型
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使用numpy。dtypeor Python type to cast entire pandas-on-Spark object to the same type. Alternatively, use {col: dtype, …}, where col is a column label and dtype is a numpy.dtype or Python type to cast one or more of the DataFrame’s columns to column-specific types.
- 返回
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- 在同一 相同類型作為調用者
另請參閱
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to_datetime -
將參數轉換為日期時間。
例子
> > >df=ps。DataFrame({“一個”:(1,2,3),“b”:(1,2,3)},dtype=“int64”)> > >df一個b0 1 11 2 22 3 3
轉換為浮點類型:
> > >df。astype(“浮”)一個b0 1.0 1.01)2.0 - 2.02 3.0 - 3.0
轉換回int64類型:
> > >df。astype(“int64”)一個b0 1 11 2 22 3 3
列一個轉換為浮點類型:
> > >df。astype({“一個”:浮動})一個b0 1.0 - 11 2.0 - 22 3.0 - 3