过滤pyspark dataframe以获取最近N天的行不能正常工作，并返回一些早于指定日期的数据

可能是由于以下原因导致的：

数据类型不匹配：在过滤条件中使用日期时，确保日期列的数据类型正确，并与过滤条件中的日期类型匹配。可以使用cast函数将日期列转换为正确的数据类型。
日期格式不正确：确保日期列的格式与过滤条件中的日期格式一致。可以使用to_date函数将日期列转换为指定格式。
过滤条件错误：检查过滤条件是否正确设置。确保使用正确的比较运算符（如大于、小于、等于）和日期值。
时区问题：如果涉及到时区的计算，确保在过滤条件中考虑到时区的差异。可以使用from_utc_timestamp或to_utc_timestamp函数进行时区转换。

以下是一个示例代码，演示如何过滤pyspark dataframe以获取最近N天的行，并返回早于指定日期的数据：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, to_date
from datetime import datetime, timedelta

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [("2022-01-01", "data1"),
        ("2022-01-02", "data2"),
        ("2022-01-03", "data3"),
        ("2022-01-04", "data4"),
        ("2022-01-05", "data5")]

df = spark.createDataFrame(data, ["date", "data"])

# 将日期列转换为日期类型
df = df.withColumn("date", to_date(col("date")))

# 获取当前日期
current_date = datetime.now().date()

# 计算N天前的日期
n_days_ago = current_date - timedelta(days=N)

# 过滤数据
filtered_df = df.filter(col("date") >= n_days_ago)

# 返回早于指定日期的数据
earlier_than_date_df = df.filter(col("date") < specified_date)

# 显示结果
filtered_df.show()
earlier_than_date_df.show()

在上述示例代码中，我们首先将日期列转换为日期类型，然后计算N天前的日期，并使用filter函数过滤出最近N天的数据。接着，我们使用filter函数过滤出早于指定日期的数据。最后，使用show函数显示过滤后的结果。

请注意，上述示例代码中的日期格式和过滤条件是根据具体情况设置的，你需要根据实际需求进行调整。另外，示例代码中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，你可以根据实际情况自行添加。