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PySpark:将参数转换为月份的最后一个工作日

PySpark是一种基于Python的开源分布式计算框架,用于处理大规模数据集。它结合了Python的简洁性和Spark的高性能,可以在分布式环境中进行数据处理和分析。

将参数转换为月份的最后一个工作日是一个常见的需求,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的模块和函数:
代码语言:txt
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from pyspark.sql.functions import col, last_day, expr, when
from pyspark.sql import SparkSession
  1. 创建SparkSession:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.appName("PySparkExample").getOrCreate()
  1. 创建一个包含参数的DataFrame:
代码语言:txt
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data = [("2022-01-01"), ("2022-02-15"), ("2022-03-31")]
df = spark.createDataFrame(data, ["date"])
  1. 将字符串类型的日期转换为日期类型:
代码语言:txt
复制
df = df.withColumn("date", col("date").cast("date"))
  1. 添加一个新的列,表示每个日期所在月份的最后一天:
代码语言:txt
复制
df = df.withColumn("last_day", last_day(col("date")))
  1. 添加一个新的列,表示每个日期所在月份的最后一个工作日:
代码语言:txt
复制
df = df.withColumn("last_workday", when(expr("day(last_day)") >= 5, 
                                          expr("date_sub(last_day, 
                                          expr('case when dayofweek(last_day) >= 5 then dayofweek(last_day) - 5 else dayofweek(last_day) + 2 end)'))")
                                      .otherwise(expr("date_sub(last_day, 
                                          expr('case when dayofweek(last_day) = 1 then 2 else 1 end)')))))
  1. 显示结果:
代码语言:txt
复制
df.show()

这样,DataFrame中的每个日期都会有两个新的列,"last_day"表示每个日期所在月份的最后一天,"last_workday"表示每个日期所在月份的最后一个工作日。

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