如何将日期转换为 PySpark Dataframe 列中的第一天？答案

【问题标题】：How to convert date to the first day of month in a PySpark Dataframe column?如何将日期转换为 PySpark Dataframe 列中的第一天？
【发布时间】：2018-01-19 20:28:34
【问题描述】：

我有以下数据框：

+----------+
|      date|
+----------+
|2017-01-25|
|2017-01-21|
|2017-01-12|
+----------+

下面是创建上面DataFrame的代码：

import pyspark.sql.functions as f
rdd = sc.parallelize([("2017/11/25",), ("2017/12/21",), ("2017/09/12",)])
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, ["date"]).withColumn("date", f.to_date(f.col("date"), "yyyy/MM/dd"))
df.show()

我想要一个新列，每行包含月份的第一个日期，只需将所有日期中的日期替换为“01”

+----------++----------+
|      date| first_date|
+----------++----------+
|2017-11-25| 2017-11-01|
|2017-12-21| 2017-12-01|
|2017-09-12| 2017-09-01|
+----------+-----------+

PySpark.sql.function 中有 last_day 函数，但是没有 first_day 函数。

我尝试使用 date_sub 来执行此操作，但没有成功：我收到 column not Iterable 错误，因为 date_sub 的第二个参数不能是列并且必须是整数。

f.date_sub(f.col('date'), f.dayofmonth(f.col('date')) - 1 )

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark apache-spark-sql

【解决方案1】：

你可以使用trunc:

import pyspark.sql.functions as f

df.withColumn("first_date", f.trunc("date", "month")).show()

+----------+----------+
|      date|first_date|
+----------+----------+
|2017-11-25|2017-11-01|
|2017-12-21|2017-12-01|
|2017-09-12|2017-09-01|
+----------+----------+

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用提到的 trunc 函数（如 Alper）或使用 date_trunc 方法获取月初。 trunc 函数返回一个日期列，date_trunc 函数返回一个时间列。假设您有以下 DataFrame：

+----------+
| some_date|
+----------+
|2017-11-25|
|2017-12-21|
|2017-09-12|
|      null|
+----------+

运行trunc 和date_trunc 函数：

datesDF\
  .withColumn("beginning_of_month_date", trunc(col("some_date"), "month"))\
  .withColumn("beginning_of_month_time", date_trunc("month" ,col("some_date")))\
  .show()

观察结果：

+----------+-----------------------+-----------------------+
| some_date|beginning_of_month_date|beginning_of_month_time|
+----------+-----------------------+-----------------------+
|2017-11-25|             2017-11-01|    2017-11-01 00:00:00|
|2017-12-21|             2017-12-01|    2017-12-01 00:00:00|
|2017-09-12|             2017-09-01|    2017-09-01 00:00:00|
|      null|                   null|                   null|
+----------+-----------------------+-----------------------+

打印模式以确认列类型：

root
 |-- some_date: date (nullable = true)
 |-- beginning_of_month_date: date (nullable = true)
 |-- beginning_of_month_time: timestamp (nullable = true)

Scala 用户应使用spark-daria 中定义的beginningOfMonthDate 和beginningOfMonthTime 函数。

PySpark 用户应使用quinn 中定义的beginning_of_month_date 和beginning_of_month_time 函数。

请注意trunc 函数如何首先采用列参数，而date_trunc 则采用第二列参数。 trunc 方法名字不好——它是函数包的一部分，所以很容易错误地认为这个函数是用于字符串截断的。令人惊讶的是，date_trunc 正在返回一个时间戳结果……听起来它应该返回一个日期结果。

只需确保使用描述性函数/UDF 名称包装这些函数，以便您的代码可读。请参阅here 了解更多信息。

【讨论】：

【解决方案3】：

我想这是语法错误，你能改变 f.dayofmonth -> dayofmonth 并尝试。表情看起来不错。

import pyspark.sql.functions as f

f.date_sub(f.col('Match_date'),dayofmonth(f.col('Match_date')) - 1 )

【讨论】：