如何将输出转换为整数？

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如何将输出转换为整数？

我使用下面的代码来计算一个属性的平均值。\n

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.functions import mean
result = df.select([mean("Age")])
result.show()

\n我得到的输出是56.4567，我需要将其转换为整数。

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如何将输出转换为整数？

在使用pyspark dataframe时，有时候我们需要将输出结果转换为整数类型。下面介绍了如何解决这个问题。

首先，我们可以通过以下几种方法将pyspark dataframe的结果转换为实数：

1. 使用asDict()方法将结果转换为字典，并获取特定字段的值：

result = result.take(1)[0].asDict()['avg(Age)']

2. 使用collect()方法将结果转换为列表，并获取特定字段的值：

result = result.collect()[0]['avg(Age)']

3. 使用collect()方法将结果转换为列表，并获取特定字段的索引位置的值：

result = result.collect()[0][0]

如果需要对结果进行取整操作，可以使用以下方法：

1. 导入math模块，并使用floor()方法将结果向下取整：

import math
math.floor(float(result))
# 56

2. 导入math模块，并使用ceil()方法将结果向上取整：

import math
math.ceil(float(result))
# 57

通过上述方法，我们可以将pyspark dataframe输出结果转换为整数类型，以满足我们的需求。

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问题的出现原因是试图将一个DataFrame对象转换为整数，但是int()函数只能接受字符串、字节类对象或数字作为参数，不能直接将DataFrame转换为整数。

解决方法是首先将DataFrame对象转换为字符串，然后再将字符串转换为整数。具体的代码如下所示：

result_as_string = str(result)
result_as_integer = int(result_as_string)

或者，如果想要将DataFrame转换为浮点数，可以使用float()函数。具体的代码如下所示：

result_as_float = float(result)

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如何将输出转换为整数？

问题原因：在代码中，使用了df.select(mean("Age")).collect()[0][0]来获取平均年龄的结果，但是该结果是一个DataFrame类型的对象，不是整数类型。

解决方法：为了将结果转换为整数类型，可以使用round函数对结果进行四舍五入，并通过索引获取到结果的值。然后，将该值赋给一个变量result，并确保result的类型为整数。

具体解决方法如下所示：

result = round(df.select(mean("Age")).collect()[0][0])

通过以上代码，我们可以将结果转换为整数类型，最终得到的result变量将是一个整数。

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