pyspark.sql.types模块实现数据类型的最小值和最大值

pyspark.sql.types是PySpark中用于定义数据类型的模块。在这个模块中，可以找到各种预定义好的数据类型，每个数据类型都有其对应的最小值和最大值。

下面是几个常用数据类型及其最小值和最大值的示例：

1. StringType:

- 最小值: None 或者空字符串 ""

- 最大值: 无限制

下面是一个使用StringType数据类型的例子：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType

schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), nullable=False)
])

df = spark.createDataFrame([("Alice",), ("Bob",)], schema=schema)
df.show()

输出:

+-----+
| name|
+-----+
|Alice|
|  Bob|
+-----+

2. IntegerType:

- 最小值: -2147483648

- 最大值: 2147483647

下面是一个使用IntegerType数据类型的例子：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType

schema = StructType([
    StructField("age", IntegerType(), nullable=False)
])

df = spark.createDataFrame([(25,), (30,)], schema=schema)
df.show()

输出:

+---+
|age|
+---+
| 25|
| 30|
+---+

3. FloatType:

- 最小值: -3.4028234663852886e+38

- 最大值: 3.4028234663852886e+38

下面是一个使用FloatType数据类型的例子：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, FloatType

schema = StructType([
    StructField("score", FloatType(), nullable=False)
])

df = spark.createDataFrame([(8.5,), (9.0,)], schema=schema)
df.show()

输出:

+-----+
|score|
+-----+
|  8.5|
|  9.0|
+-----+

4. DoubleType:

- 最小值: -1.7976931348623157e+308

- 最大值: 1.7976931348623157e+308

下面是一个使用DoubleType数据类型的例子：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, DoubleType

schema = StructType([
    StructField("value", DoubleType(), nullable=False)
])

df = spark.createDataFrame([(3.1415,), (2.71828,)], schema=schema)
df.show()

输出:

+-------+
|  value|
+-------+
| 3.1415|
|2.71828|
+-------+

总结来说，通过pyspark.sql.types模块，可以方便地定义和使用不同类型的数据。每个数据类型都有其对应的最小值和最大值，这些值有助于确保数据的完整性和正确性，并在进行聚合、筛选等操作时提供高效的数值计算能力。