Я пытаюсь в pyspark получить новый столбец, округляя один столбец таблицы с точностью, указанной в каждой строке, другим столбцом той же таблицы, например, из следующей таблицы:
+--------+--------+
| Data|Rounding|
+--------+--------+
|3.141592| 3|
|0.577215| 1|
+--------+--------+
Я должен иметь возможность получить следующий результат:
+--------+--------+--------------+
| Data|Rounding|Rounded_Column|
+--------+--------+--------------+
|3.141592| 3| 3.142|
|0.577215| 1| 0.6|
+--------+--------+--------------+
В частности, я пробовал следующий код:
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import (
StructType, StructField, FloatType, LongType,
IntegerType
)
pdDF = pd.DataFrame(columns=["Data", "Rounding"], data=[[3.141592, 3],
[0.577215, 1]])
mySchema = StructType([ StructField("Data", FloatType(), True),
StructField("Rounding", IntegerType(), True)])
spark = (SparkSession.builder
.master("local")
.appName("column rounding")
.getOrCreate())
df = spark.createDataFrame(pdDF,schema=mySchema)
df.show()
df.createOrReplaceTempView("df_table")
df_rounded = spark.sql("SELECT Data, Rounding, ROUND(Data, Rounding) AS Rounded_Column FROM df_table")
df_rounded .show()
, но я получаю следующую ошибку:
raise AnalysisException(s.split(': ', 1)[1], stackTrace)
pyspark.sql.utils.AnalysisException: u"cannot resolve 'round(df_table.`Data`, df_table.`Rounding`)' due to data type mismatch: Only foldable Expression is allowed for scale arguments; line 1 pos 23;\n'Project [Data#0, Rounding#1, round(Data#0, Rounding#1) AS Rounded_Column#12]\n+- SubqueryAlias df_table\n +- LogicalRDD [Data#0, Rounding#1], false\n"
Любая помощь будет принята с благодарностью:)