如何在Spark SQL的DataFrame中更改列类型？

Question

假设我正在做类似的事情：

val df = sqlContext.load("com.databricks.spark.csv", Map("path" -> "cars.csv", "header" -> "true"))

df.printSchema()

root

 |-- year: string (nullable = true)

 |-- make: string (nullable = true)

 |-- model: string (nullable = true)

 |-- comment: string (nullable = true)

 |-- blank: string (nullable = true)

df.show()

year make  model comment              blank

2012 Tesla S     No comment                

1997 Ford  E350  Go get one now th...  

但我真的想要yearas Int（也许可以转换其他一些列）。

我能想到的最好的是

df.withColumn("year2", 'year.cast("Int")).select('year2 as 'year, 'make, 'model, 'comment, 'blank)

org.apache.spark.sql.DataFrame = [year: int, make: string, model: string, comment: string, blank: string]

这有点令人费解。

我来自R，我习惯于写作，例如

df2 <- df %>%

   mutate(year = year %>% as.integer, 

          make = make %>% toupper)

我可能会错过一些东西，因为应该有一种更好的方法来解决此问题。