无法在pyspark dataframe中以十进制类型保存十进制值

我正在尝试使用pyspark将json写入数据帧。json有一个十进制值，在模式中我也将该字段定义为DecimalType，但在创建数据帧时，spark抛出异常TypeError:field pr:DecimalType（3,1）不能接受类型中的对象20.0

r={'name'：'wellreading'，'pr'：20.0}
distData=sc.parallelize（[r]）
schema=StructType（[StructField（'name'，StringType（），True），StructField（'pr'，DecimalType（3,1），True）]）
df=spark.createDataFrame（distData，schema）
df.collect（）

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这里我给出了一个示例代码，但我无法理解spark为什么确定20.0是浮点型，而不能以十进制类型存储

快速解决方案之一（不确定是否是最好的）是，您可以将json文件直接读取到数据帧，然后执行您喜欢的转换，例如

from pyspark.sql.types import DecimalType
from pyspark.sql.functions import col

df1 = spark.read.json("/tmp/test.json")

df2 = df1.select(col('name'),col('pr').cast(DecimalType(3,1)).alias('pr'))
df2.printSchema()

root
 |-- name: string (nullable = true)
 |-- pr: decimal(3,1) (nullable = true)

或

df2 = df1.withColumn("pr",df1.pr.cast(DecimalType(3,1)))