使用pySpark将值打印为德文千位分隔符以及十进制值

我需要将字符串类型的dataframe列转换为double，并添加格式掩码，如千位分隔符和小数点

输入数据帧：

column(StringType)
2655.00
15722.50
235354.66

所需格式：

(-1) * to_number(df.column, format mask)

数据以

千位分隔符和

，

十进制分隔符和2个十进制数字的形式传递

输出列：

2.655,00
15.722,50
235.354,66

您可以简单地执行以下操作：

import pyspark.sql.functions as F

# create a new colum with formatted date
df = df.withColumn('num_format', F.format_number('col', 2))

# switch the dot and comma
df = df.withColumn('num_format', F.regexp_replace(F.regexp_replace(F.regexp_replace('num_format', '\\.', '@'), ',', '\\.'), '@', ','))
df.show()

+---------+----------+
|      col|num_format|
+---------+----------+
|   2655.0|  2.655,00|
|  15722.5| 15.722,50|
|235354.66|235.354,66|
+---------+----------+

---

Spark

date_format

返回的字符串编号格式为

、
、
、
、
以
、
替换
，以获得所需的欧洲格式

首先，用点替换点，然后用点替换逗号，最后用点替换点

df.withColumn("european_format", regexp_replace(regexp_replace(regexp_replace(
            format_number(col("column").cast("double"), 2), '\\.', '#'), ',', '\\.'), '#', ',')
          ).show()

给出：

+---------+---------------+
|   column|european_format|
+---------+---------------+
|  2655.00|       2.655,00|
| 15722.50|      15.722,50|
|235354.66|     235.354,66|
+---------+---------------+

谢谢……太好了：）