Python Pyspark:使用F.current_date()过滤当前日期之前的1天

Python Pyspark是一种用于大数据处理的Python库，它提供了丰富的功能和工具来处理和分析大规模数据集。在Pyspark中，使用F.current_date()函数可以获取当前日期，并且可以通过过滤操作来筛选出当前日期之前的1天的数据。

具体的答案如下：

Python Pyspark是一种用于大数据处理的Python库。它提供了丰富的功能和工具来处理和分析大规模数据集。Pyspark基于Apache Spark，可以在分布式计算环境中高效地处理数据。

在Pyspark中，可以使用F.current_date()函数来获取当前日期。该函数返回一个表示当前日期的日期对象。通过与其他日期函数和操作符结合使用，可以实现对日期的各种操作和过滤。

要过滤当前日期之前的1天的数据，可以使用Pyspark的过滤操作。过滤操作可以根据指定的条件筛选出符合条件的数据。

下面是一个示例代码，演示如何使用F.current_date()和过滤操作来过滤当前日期之前的1天的数据：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, date_sub
import pyspark.sql.functions as F

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Python Pyspark Example").getOrCreate()

# 创建一个DataFrame，包含日期和其他字段
data = [("2022-01-01", "数据1"), ("2022-01-02", "数据2"), ("2022-01-03", "数据3")]
df = spark.createDataFrame(data, ["日期", "字段"])

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

# 获取当前日期
current_date = F.current_date()

# 过滤当前日期之前的1天的数据
filtered_df = df.filter(col("日期") < date_sub(current_date, 1))

# 显示过滤后的结果
filtered_df.show()

在上面的代码中，首先创建了一个包含日期和其他字段的DataFrame。然后，使用withColumn函数将日期列转换为日期类型。接下来，使用F.current_date()函数获取当前日期，并使用date_sub函数将当前日期减去1天，得到当前日期之前的1天的日期。最后，使用filter函数根据日期列进行过滤操作，筛选出符合条件的数据。最后，使用show函数显示过滤后的结果。

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