Scala/sparkSql的方法很简单。

val result = originalDF.withColumn("age", substring(col("age"),0,1))
result.show

你可能会得到pyspark的语法

函数中的substring、length、col、expr可用于此目的。

from pyspark.sql.functions import substring, length, col, expr

df =你的df在这里
子字符串索引1，-2被使用，因为它的3位数字和....它的年龄字段逻辑上一个人不会活超过100岁：-）OP可以改变子字符串功能适合他的要求。

df.withColumn("age",expr("substring(age, 1, length(age)-2)"))
df.show

结果：

+----+-------+
 | age|   name|
 +----+-------+
 |   3|Michael|
 |   2|   Andy|
 |   1| Justin|
 +----+-------+

Scala回答：

val originalDF =  Seq(
      (350, "Michael"),
      (290, "Andy"),
      (123, "Justin")
    ).toDF("age", "name")
println(" originalDF " )

    originalDF.show
    println("modified")
    originalDF.selectExpr("substring(age,0,1) as age", "name "  ).show

结果：

originalDF 
+---+-------+
|age|   name|
+---+-------+
|350|Michael|
|290|   Andy|
|123| Justin|
+---+-------+

modified
+---+-------+
|age|   name|
+---+-------+
|  3|Michael|
|  2|   Andy|
|  1| Justin|
+---+-------+