pyspark.sql.types模块中布尔数据类型介绍

pyspark.sql.types模块中的布尔数据类型是BooleanType。BooleanType用于表示逻辑真值，即True或False。

在PySpark中，可以使用BooleanType来定义模式（schema）或检查DataFrame中的布尔值。下面是BooleanType的一些常见用法和示例：

1. 定义模式：

可以使用BooleanType定义一个布尔值的列或字段。例如：

from pyspark.sql.types import BooleanType

schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("is_admin", BooleanType(), True)
])

以上代码定义了一个包含id、name和is_admin字段的模式。其中is_admin字段使用了BooleanType作为其数据类型。

2. 检查布尔值：

可以使用BooleanType来检查DataFrame中的布尔值。例如：

from pyspark.sql.functions import col

df.filter(col("is_admin") == True)

以上代码使用col函数来访问is_admin列，并筛选出其中值为True的行。

3. 转换布尔值：

可以使用BooleanType将其他数据类型转换为布尔值。例如：

from pyspark.sql.functions import lit

df.withColumn("is_admin", lit(1).cast(BooleanType()))

以上代码使用withColumn函数将is_admin列的值设置为常量1，并将其转换为BooleanType。

4. 聚合布尔值：

可以使用BooleanType进行聚合操作，例如计算布尔值为True的数量或平均值。例如：

from pyspark.sql.functions import avg

df.select(avg(col("is_admin").cast(IntegerType())))

以上代码将is_admin列转换为整数类型，并计算其中值为True的平均值。

在使用BooleanType时需要注意以下几点：

1. 布尔值在PySpark中使用1字节来表示。

2. 在创建模式时，可以将BooleanType的可选参数nullable设置为True或False，指定该字段是否可为空。

3. 在查询时，可以使用col函数来访问并操作布尔值的列。

以上是pyspark.sql.types模块中布尔数据类型的介绍及使用示例，希望对你有帮助。