Spark SQL中具有等效精度的Decimal类型

Question

Spark SQL数据类型等同于SQL中的DecimalType(2,9)是什么？

例如：print(column.dataType==X) =>应该给我True。在SQL中，列的数据类型是DecimalType(2,9)

已尝试：X= DataTypes.createDecimalType(2,9)，工作正常

我正在寻找一个通用的DecimalType类来过滤数据帧中的所有DecimalType列，而不考虑精度和小数位数。

Answer 1

每个DecimalType类型都是DecimalType类的一个实例：

from pyspark.sql.types import DecimalType

df = (spark
  .createDataFrame(["1.32"], "string")
  .selectExpr("CAST(value AS DECIMAL(4, 2)) AS value"))

isinstance(df.schema["value"].dataType, DecimalType)
# True

import org.apache.spark.sql.types._

val df = Seq("1.32").toDF("value")  
  .selectExpr("CAST(value AS DECIMAL(4, 2)) AS value")

df.schema("value").dataType match {
  case _: DecimalType => true
  case _ => false
}
// Boolean = true

当然，您永远不会遇到DECIMAL(2,9)，因为小数位数不可能大于精度。