PySpark DataFrame地板分区不支持的操作数类型

我的数据集如下所示：

我是按年龄分组的，平均每个年龄段的朋友数量

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row
import pyspark.sql.functions as F

def parseInput(line):
    fields = line.split(',')
    return Row(age = int(fields[2]), numFriends = int(fields[3]))

spark = SparkSession.builder.appName("FriendsByAge").getOrCreate()
lines = spark.sparkContext.textFile("data/fakefriends.csv")
friends = lines.map(parseInput)
friendDataset = spark.createDataFrame(friends)
counts = friendDataset.groupBy("age").count()
total = friendDataset.groupBy("age").sum('numFriends')
res = total.join(counts, "age").withColumn("Friend By Age", (F.col("sum(numFriends)") // F.col("count"))).drop('sum(numFriends)','count')

我得到以下错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for //: 'Column' and 'Column'

通常，我在Python3.0+中使用//，并像我在这里所期望的那样返回一个整数值，但是，在PySpark数据报中，//不起作用，只有/works起作用。有什么原因不起作用吗？我们必须使用舍入函数来获取整数值？

/

（楼层划分）在pyspark over列中不受支持。试试下面的备选方案-

counts=friendDataset.groupBy（“年龄”）.count（）
total=friendDataset.groupBy（“年龄”）.agg（sum（'numFriends'）。别名（'sum'））
res=total.join（counts，“age”）。使用列（“按年龄划分的朋友”，F.floor（F.col（“sum”）/F.col（“count”））。drop（“sum（numFriends）”，“count”）

不确定原因。但您可以将cast键入int或使用Floor函数

from pyspark.sql import functions as F
tst= sqlContext.createDataFrame([(1,7,9),(1,8,4),(1,5,10),(5,1,90),(7,6,18),(0,3,11)],schema=['col1','col2','col3'])
tst1 = tst.withColumn("div", (F.col('col1')/F.col('col2')).cast('int'))
tst2 = tst.withColumn("div", F.floor(F.col('col1')/F.col('col2')))