Spark将布尔列与字符串列进行比较与比较值相等的int和字符串的工作方式不同

Posted 2023-04-15

【中文标题】Spark将布尔列与字符串列进行比较与比较值相等的int和字符串的工作方式不同

【英文标题】：Spark comparing boolean column with string column works differently to comparing int and string where values are equal

【发布时间】：2018-12-06 08:43:51

【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含 boolean、int 和 double 值以及与这些值相同但采用 String 格式的 string 列。当我添加一列来检查它们是否相等时，它适用于整数和双精度，但不适用于 booleans，我不明白为什么。

为什么 Spark 以不同的方式对待 boolean 列的相等性以及如何解决这个问题以实现其他类型的相同行为（最好避免任何强制转换）？

以下示例

假设我有一个案例类：

case class TestData(bool: Boolean, int: Int, dbl: Double, bool_string: String, int_string: String, dbl_string: String)

我创建了一个集合并创建了一个数据框：

val df = Seq(TestData(true, 1, 1.01, "true", "1", "1.01"), TestData(false, 2, 2.02, "false", "2", "2.02")).toDF

然后添加一列来检查布尔值是否等于对应的字符串值：

val boolEq = df.withColumn("bool_eq", col("bool") === col("bool_string"))

添加一列来检查整数是否与其对应的字符串值相等：

val intEq = boolEq.withColumn("int_eq", col("int") === col("int_string"))

最后，当我在最终数据帧上显示时，输出如下所示：

intEq.show
+-----+---+----+-----------+----------+----------+-------+------+
| bool|int| dbl|bool_string|int_string|dbl_string|bool_eq|int_eq|
+-----+---+----+-----------+----------+----------+-------+------+
| true|  1|1.01|       true|         1|      1.01|   null|  true|
|false|  2|2.02|      false|         2|      2.02|   null|  true|
+-----+---+----+-----------+----------+----------+-------+------+

我怎样才能解决这个问题，使布尔值的工作方式与整数和其他类型相同？

编辑： 这是 Spark 版本 1.6.0

【问题讨论】：

只有铸造有效！ val boolEq = df.withColumn("bool_eq", col("bool").cast("string") === col("bool_string"))

【参考方案1】：

您使用的是哪个版本的 spark？

使用 spark-shell 版本 2.3.1 对我来说工作正常

旁注：我不得不将列名从 int 更改为 int_original，因为它是保留字

案例类

case class TestData(bool: Boolean, int_original: Int, dbl: Double, bool_string: String, int_string: String, dbl_string: String)

输入

df.show
+-----+------------+----+-----------+----------+----------+
| bool|int_original| dbl|bool_string|int_string|dbl_string|
+-----+------------+----+-----------+----------+----------+
| true|           1|1.01|       true|         1|      1.01|
|false|           2|2.02|      false|         2|      2.02|
+-----+------------+----+-----------+----------+----------+


df.printSchema
root
 |-- bool: boolean (nullable = false)
 |-- int_original: integer (nullable = false)
 |-- dbl: double (nullable = false)
 |-- bool_string: string (nullable = true)
 |-- int_string: string (nullable = true)
 |-- dbl_string: string (nullable = true)

输出

import spark.implicits._
  import org.apache.spark.sql.functions.col


df.withColumn("bool_eq", col("bool") === col("bool_string")).withColumn("int_eq", col("int_original") === col("int_string")).show


+-----+------------+----+-----------+----------+----------+-------+------+
| bool|int_original| dbl|bool_string|int_string|dbl_string|bool_eq|int_eq|
+-----+------------+----+-----------+----------+----------+-------+------+
| true|           1|1.01|       true|         1|      1.01|   true|  true|
|false|           2|2.02|      false|         2|      2.02|   true|  true|
+-----+------------+----+-----------+----------+----------+-------+------+

【讨论】：

嘿，我正在使用 1.6.0 已将其添加到我的帖子中以供参考。看起来这可能是一个版本问题。有什么想法可以用我当前的版本解决这个问题吗？

尝试导入 import scala.language.implicitConversions

那么你可能需要显式地将它转换为字符串