Dataframe PySpark-数据帧列值操作错误

我有一个包含以下4列的数据框：

日期|代码|子类|销售

其中，最后一列的数据类型：sales为float

我只想对该列应用numpy log函数，下面就是我正在做的

import numpy as np
from pyspark.sql.functions import udf

log_func = udf(lambda x : np.log(x))

df.withColumn("sales",log_func(df['sales'])).show()

下面是我得到的错误：

Py4JJavaError:调用o278.showString时出错。

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如果您能提供任何帮助，我将不胜感激，因为我不确定我的代码是否有问题。

您能提供完整的回溯和少量数据样本吗？我的初步猜测是，您的

sales

列中可能有一个'null'、

0

或负值。我还应该指出，这里不需要

udf

——您可以使用：

from pyspark.sql.functions import log；df.withColumn（“sales”，log（“sales”））.show（）