如何获取今天 - PySpark（SQL）中的“6个月”日期[重复]

Question

我有每天更新的表格。我用这张表进行分析。我想要一个包含 6 个月数据的静态窗口作为分析的输入。

我知道我可以在 SQL 中制作这样的过滤器，以便每次运行代码时都有 6 个月的数据。

date >= dateadd(mm, -6, getdate())

有人可以建议我如何在 PySpark 中执行相同的操作。我只能这么想：

df.filter(col("date") >= date_add(current_date(), -6)))

提前致谢！

Answer 1

date_add 将增加或减少天数，在这种情况下使用 add_months 代替：

import pyspark.sql.functions as F

df.filter(F.col("date") >= F.add_months(F.current_date(), -6)))