要检查列的数据类型，请使用 schema 功能。
检查以下代码。

df
.schema
.filter(c => c.name == "test_col") // Check your column
.map(_.dataType.typeName)
.headOption
.getOrElse(None)

val dtype = df
.schema
.filter(a => a.name == "c1")
.map(_.dataType.typeName)
.headOption
.getOrElse(None)

if (dtype == "string") println("it is String type")

使用 dtypes 功能。

val dtype = df
.dtypes
.filter(_._1 == "c1")
.map(_._2)
.headOption
.getOrElse(None)

if (dtype  == "StringType" ) println("it is String type")

我修改了本文中的答案，将数据类型包括在模式中。
只需将Dataframe的模式传递给函数 flatten 它将为您提供列名及其数据类型。

def flatten(schema, prefix=None):
    fields = []
    for field in schema.fields:
        name = prefix + '.' + field.name if prefix else field.name
        dtype = field.dataType
        if isinstance(dtype, ArrayType):
            dtype = dtype.elementType

        if isinstance(dtype, StructType):
            fields += flatten(dtype, prefix=name)
        else:
            fields.append((name, dtype))

    return fields

mySchema = flatten(df.schema)
print("Schema is here", mySchema)