【问题标题】:Decode substitute in PysparkPyspark 中的解码替代品
【发布时间】:2019-08-09 04:42:19
【问题描述】:

我想在 Pyspark 数据帧中转换 SQL DECODE 函数逻辑。实现它的最佳方法是什么?

decode(true,
is_date(DATE,'mm/dd/yy'),to_date(DATE,'mm/dd/yy'),
is_date(DATE,'month dd,yyyy'),to_date(DATE,'month dd,yyyy'),
is_date(DATE,'dd month,yyyy'),to_date(DATE,'dd month,yyyy'),
is_date(DATE,'mm/dd/yyyy'),to_date(DATE,'mm/dd/yyyy') ,null)

请给点建议。

【问题讨论】:

    标签: sql pyspark pyspark-sql


    【解决方案1】:

    使用case。您的decode()true 开头,这似乎不正确。所以,我想你想要:

    (case when is_date(DATE, 'mm/dd/yy') then to_date(DATE,'mm/dd/yy')
          when is_date(DATE, 'month dd,yyyy') then to_date(DATE,'month dd,yyyy')
          when is_date(DATE, 'dd month,yyyy') then to_date(DATE, 'dd month,yyyy'),
          when is_date(DATE, 'mm/dd/yyyy') then to_date(DATE, 'mm/dd/yyyy')
     end)
    

    我不知道您的环境是否支持带有格式参数的is_date()to_date()(这些不是标准的SparkSQL 函数),但您的问题是关于decode()

    如果您的问题确实与这些函数有关,那么请提出一个新的问题,并非常清楚问题以及示例数据和期望的结果。

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      以下代码可能对您有所帮助:

      df.withColumn('col1_modified', when(df.col1.isNull(), 'user_defined_1').when(df.col1==<col1_value>, 'user_defined_2').otherwise(df.col1)).show()
      

      【讨论】:

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