Python PySpark为DecimalType列创建直方图数据框

如何使用以下架构为单列数据帧创建均匀分布的存储箱计数：

>>df.schema
StructType（列表（StructField（a，DecimalType（38,0），true）））

将数据帧创建为MWE：

从pyspark.sql导入行
从pyspark.sql.types导入StructType、StructField、DecimalType
从十进制输入十进制
schema=StructType（[StructField（'a'，DecimalType（38,0），True）]）
df=spark.createDataFrame(
spark.sparkContext.parallelize（[Row（a=Decimal（x））表示范围（100）]内的x，
模式
)

现在这是一个：

df.select（'a'）.rdd.flatMap（λx:x）.直方图（10）

但它给出了一个类型错误：

TypeError:不支持*：“decimal.decimal”和“float”的操作数类型

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所以十进制类型出现了一些问题。解决问题的方法是什么，或者如何将值转换为可接受的数据类型？

您可以使用映射转换为浮点：

df.select('a').rdd.flatMap(lambda x: x).map(float).histogram(10)