Dataframe spark数据帧中不带小数点的双值舍入

我试图在spark数据帧中舍入一个不带小数点的双精度值，但在输出时得到了相同的值

下面是dataframe列值

+-----+-----+
| SIG1| SIG2|
+-----+-----+
| 46.0| 46.0|
| 94.0| 46.0|

dataframe列的架构如下所示

scala> df.printSchema
root
 |-- SIG1: double (nullable = true)
 |-- SIG2: double (nullable = true)

预期输出如下所示

+-----+-----+
| SIG1| SIG2|
+-----+-----+
| 46  |   46|
| 94  |   46|

我已根据文件尝试将以下列四舍五入

+------------------------------------------------------------------+
|ReturnType| Signature     |                            Description|
+------------------------------------------------------------------+
|DOUBLE    |round(DOUBLE a)| Returns the rounded BIGINT value of a.|

使用的代码是

val df1 = df.withColumn("SIG1", round(col("SIG1"))).withColumn("SIG2", round(col("SIG2")))

我们需要将列强制转换为int/bigint，还是可以使用round函数本身

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提前谢谢

您不需要强制转换列。如果要去掉小数点后的数字，可以使用

舍入（colName，0）

round

函数也会返回双精度值，所以如果需要int-type，则将其强制转换

scala> Seq(1.9999,2.1234,3.6523).toDF().select(round('value,2)).show()
+---------------+
|round(value, 2)|
+---------------+
|            2.0|
|           2.12|
|           3.65|
+---------------+


scala> Seq(1.9999,2.1234,3.6523).toDF().select(round('value,0)).show()
+---------------+
|round(value, 0)|
+---------------+
|            2.0|
|            2.0|
|            4.0|
+---------------+


scala> Seq(1.9999,2.1234,3.6523).toDF().select(round('value)).show()
+---------------+
|round(value, 0)|
+---------------+
|            2.0|
|            2.0|
|            4.0|
+---------------+

scala> Seq(1.9999,2.1234,3.6523).toDF().select('value.cast("int")).show()
+-----+
|value|
+-----+
|    1|
|    2|
|    3|
+-----+

---

请不要借此机会否决投票，正如我提到的，我在一份文件中看到，这是可能的，而且不会发生，我只是想确认一下！它是四舍五入的