填补火花中日期缺失值的优雅方法
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【中文标题】填补火花中日期缺失值的优雅方法【英文标题】:Elegant way to fillna missing values for dates in spark 【发布时间】:2019-06-08 09:13:23 【问题描述】:让我把这个问题分解成一个更小的部分。我在 PySpark 中有一个 DataFrame,其中有一个 arrival_date
的列 date
格式 -
from pyspark.sql.functions import to_date
values = [('22.05.2016',),('13.07.2010',),('15.09.2012',),(None,)]
df = sqlContext.createDataFrame(values,['arrival_date'])
#Following code line converts String into Date format
df = df.withColumn('arrival_date',to_date(col('arrival_date'),'dd.MM.yyyy'))
df.show()
+------------+
|arrival_date|
+------------+
| 2016-05-22|
| 2010-07-13|
| 2012-09-15|
| null|
+------------+
df.printSchema()
root
|-- arrival_date: date (nullable = true)
在对DataFrame进行了很多转换之后,我终于想把缺失的日期填上,标记为null
和01-01-1900
。
一种方法 将列arrival_date
转换为String
,然后以这种方式替换缺失值-df.fillna('1900-01-01',subset=['arrival_date'])
,最后重新转换此列to_date
。这很不雅。
以下代码行无法正常工作,我得到一个错误-
df = df.fillna(to_date(lit('1900-01-01'),'yyyy-MM-dd'), subset=['arrival_date'])
文档说 The value must be of the following type: Int, Long, Float, Double, String, Boolean.
另一种方法是使用withColumn()
和when()
-
df = df.withColumn('arrival_date',when(col('arrival_date').isNull(),to_date(lit('01.01.1900'),'dd.MM.yyyy')).otherwise(col('arrival_date')))
有没有一种方法,我可以使用某些函数将我选择的日期直接分配给date
格式的列?
谁有更好的建议?
【问题讨论】:
你有没有想过这个问题? 上次使用 PySpark 之前,我找不到一个简单的解决方案。可能在最近 2 年他们在新版本中有一些东西,不知道。 【参考方案1】:第二种方式应该是这样做的方式,但你不必使用to_date在字符串和日期之间进行转换,只需使用datetime.date(1900, 1, 1)即可。
import datetime as dt
df = df.withColumn('arrival_date', when(col('arrival_date').isNull(), dt.date(1900, 1, 1)).otherwise(col('arrival_date')))
【讨论】:
你好。如果你仔细阅读这个问题,我已经在标题“另一种方式”下提到了这个解决方案。但是,这是我想避免的。我想直接使用 .fillna() 来解决这个问题,避免使用 if/else。以上是关于填补火花中日期缺失值的优雅方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章