使用 spark.read.format("com.crealytics.spark.excel") 的 inferSchema 推断日期类型列的双精度

Question

我正在使用 PySpark（Python 3.6 和 Spark 2.1.1）并尝试使用 spark.read.format("com.crealytics.spark. excel")，但它推断日期类型列的双精度。

例子：

输入 -

 df = spark.read.format("com.crealytics.spark.excel").\
     option("location", "D:\\Users\\ABC\\Desktop\\TmpData\\Input.xlsm").\
     option("spark.read.simpleMode","true"). \
     option("treatEmptyValuesAsNulls", "true").\
     option("addColorColumns", "false").\ 
     option("useHeader", "true").\  option("inferSchema", "true").\
     load("com.databricks.spark.csv")

结果：

Name | Age | Gender | DateOfApplication
________________________________________
X    | 12  |   F    |  5/20/2015

Y    | 15  |   F    |  5/28/2015

Z    | 14  |   F    |  5/29/2015

打印模式 -

df.printSchema()

root
 |-- Name: string (nullable = true)
 |-- Age: double (nullable = true)
 |-- Gender: string (nullable = true)
 |-- DateOfApplication: double (nullable = true)

正在做.show -

df.show()

Name | Age | Gender | DateOfApplication
________________________________________
X    | 12.0  |   F    |   42144.0

Y    | 15.0  |   F    |   16836.0

Z    | 14.0  |   F    |   42152.0

在读取数据集时，日期或任何其他数值被转换为双精度（日期的特殊问题是它完全改变了难以恢复到原始日期的值。

我可以帮忙吗？

Answer 1

插件的作者在这里:)

推断列类型是done in the plugin itself。 那个代码是taken from spark-csv。从代码中可以看出，目前只能推断出 String、Numeric、Boolean 和 Blank 单元格类型。

最好的选择是创建一个使用the corresponding DateUtil API 正确推断日期列的 PR。

第二好的选择是手动指定模式，类似于@addmeaning 的描述。请注意，我刚刚发布了 makes some required parameters optional 和 changes the way the path to the file needs to be specified 的 0.9.0 版本。

yourSchema = StructType()
                     .add("Name", StringType(), True)
                     .add("Age", DoubleType(), True)
                     .add("Gender", StringType(), True)
                     .add("DateOfApplication", DateType(), True)

df = spark.read.format("com.crealytics.spark.excel").
         schema(yourSchema).
         option("useHeader", "true").\
         load("D:\\Users\\ABC\\Desktop\\TmpData\\Input.xlsm")

Answer 2

Spark 无法推断日期类型。您可以手动指定架构并将 DateOfApplication 读取为字符串，然后将其转换为日期。以这种方式阅读您的 df：

    yourSchema = StructType()
                         .add("Name", StringType(), True)
                         .add("Age", DoubleType(), True)
                         .add("Gender", StringType(), True)
                         .add("DateOfApplication", StringType(), True)

    df = spark.read.format("com.crealytics.spark.excel").
             schema(yourSchema).
             option("location", "D:\\Users\\ABC\\Desktop\\TmpData\\Input.xlsm").\
             option("spark.read.simpleMode","true"). \
             option("treatEmptyValuesAsNulls", "true").\
             option("addColorColumns", "false").\ 
             option("useHeader", "true").\  //no infer schema
             load("com.databricks.spark.csv")

Answer 3

指定架构可能会解决此问题。

from pyspark.sql.types import *

schema = StructType([StructField("Name", StringType(), False),
                    StructField("Age", DoubleType(), False),
                    StructField("Gender", StringType(), False),
                    StructField("DateOfApplication", DateType(), True)]) 

将架构添加到 spark.read。

df_excel= spark.read.
                   format("com.crealytics.spark.excel").
                   schema(schema).
                   option("useHeader", "true").
                   option("treatEmptyValuesAsNulls", "false").
                   option("inferSchema", "false"). 
                   option("addColorColumns", "false").
                   load(file_path)

display(df_excel)