to_varchar(col)
Описание
Функция to_varchar()
преобразует входное значение в строковый тип данных VARCHAR.
Параметры
col
: Column - входной столбец (любого типа)
Возвращаемое значение
Column - строковое представление входного значения
Пример использования
from pyspark.sql.functions import to_varchar
from pyspark.sql import SparkSession
# Создаем SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("to_varchar_example").getOrCreate()
# Создаем DataFrame с разными типами данных
data = [
(123, 45.67, True),
(456, 89.01, False)
]
df = spark.createDataFrame(data, ["int_col", "float_col", "bool_col"])
# Преобразуем столбцы в VARCHAR
df = df.withColumn("int_as_varchar", to_varchar("int_col")) \
.withColumn("float_as_varchar", to_varchar("float_col")) \
.withColumn("bool_as_varchar", to_varchar("bool_col"))
df.show(truncate=False)
# Результат:
# +-------+--------+--------+--------------+----------------+----------------+
# |int_col|float_col|bool_col|int_as_varchar|float_as_varchar|bool_as_varchar|
# +-------+--------+--------+--------------+----------------+----------------+
# |123 |45.67 |true |123 |45.67 |true |
# |456 |89.01 |false |456 |89.01 |false |
# +-------+--------+--------+--------------+----------------+----------------+
Примечания
- Преобразует значения любого типа в строковый формат
- Возвращает NULL, если входное значение NULL
- Полезно для форматирования вывода или конкатенации с другими строками
- Для форматирования чисел используйте
format_number()
- Для преобразования в другие типы данных используйте соответствующие функции:
to_date()
для датto_timestamp()
для временных метокto_decimal()
для десятичных чисел