如何计算pyspark中的日期差异？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何计算pyspark中的日期差异？

【英文标题】：How to calculate date difference in pyspark?

【发布时间】：2017-10-16 16:16:20

【问题描述】：

我有这样的数据：

df = sqlContext.createDataFrame([
    ('1986/10/15', 'z', 'null'), 
    ('1986/10/15', 'z', 'null'),
    ('1986/10/15', 'c', 'null'),
    ('1986/10/15', 'null', 'null'),
    ('1986/10/16', 'null', '4.0')],
    ('low', 'high', 'normal'))

我想计算low 列和2017-05-02 之间的日期差异，并用差异替换low 列。我已经在 *** 上尝试过相关的解决方案，但它们都不起作用。

【参考方案1】：

或者，如何使用 pySpark 查找两个后续用户操作之间经过的天数：

import pyspark.sql.functions as funcs
from pyspark.sql.window import Window

window = Window.partitionBy('user_id').orderBy('action_date')

df = df.withColumn("days_passed", funcs.datediff(df.action_date, 
                                  funcs.lag(df.action_date, 1).over(window)))



+----------+-----------+-----------+
|   user_id|action_date|days_passed| 
+----------+-----------+-----------+
|623       |2015-10-21|        null|
|623       |2015-11-19|          29|
|623       |2016-01-13|          59|
|623       |2016-01-21|           8|
|623       |2016-03-24|          63|
+----------+----------+------------+

【参考方案2】：

您需要将low 列转换为上课日期，然后您可以将datediff() 与lit() 结合使用。使用 Spark 2.2：

from pyspark.sql.functions import datediff, to_date, lit

df.withColumn("test", 
              datediff(to_date(lit("2017-05-02")),
                       to_date("low","yyyy/MM/dd"))).show()
+----------+----+------+-----+
|       low|high|normal| test|
+----------+----+------+-----+
|1986/10/15|   z|  null|11157|
|1986/10/15|   z|  null|11157|
|1986/10/15|   c|  null|11157|
|1986/10/15|null|  null|11157|
|1986/10/16|null|   4.0|11156|
+----------+----+------+-----+

使用，我们需要先将low 列转换为timestamp 类：

from pyspark.sql.functions import datediff, to_date, lit, unix_timestamp

df.withColumn("test", 
              datediff(to_date(lit("2017-05-02")),
                       to_date(unix_timestamp('low', "yyyy/MM/dd").cast("timestamp")))).show()

【讨论】：

我有一个错误“TypeError: to_date() 只需要 1 个参数（给定 2 个）”

如果low列中有Nan值呢？

那是因为你使用的是 Spark

谢谢。以上只是一个测试数据。我的真实数据在low 列中有许多值无法转换为timestamp。 ` cast("timestamp") `时如何将这些值设置为 NaN？喜欢熊猫：pd.to_datetime(errors = 'coerce')

那么它将默认为null，这不是你想要的吗？