在PySpark中,`regexp_extract`函数用于从字符串中提取与正则表达式匹配的子字符串。这个函数通常用于文本处理,而不是直接用于日期对象。如果你需要对日期字符串进行正则表达式操作,首先需...
df = df.withColumn("first_name", F.regexp_extract(df.name, pattern, 1)) # 显示结果 df.show() 在这个示例中,我们使用 pyspark 的regexp_extract函数,通过指定正则表达式模式[A-Za-z]+,提取了输入字符串中的第一个连续字母子字符串作为 "first_name" 列的值。 这是一个简单示例,你可以根据实...
使用regexp_extract函数(),代码如下: from pyspark.sql.functions import * # 使用regexp_extract字符串函数来提取"fox",使用一个模式 strDF = spark.createDataFrame([("A fox saw a crow sitting on a tree singing \"Caw! Caw! Caw!\"",)], ["comment"]) # 使用一个模式 strDF.select(regexp_ex...
regexp_extract(df.cn, "[\u4e00-\u9fa5]+", 0).alias('中文'), # 提取全部的中文字符串 ).show() >>> output Data: >>> +---+---+---+---+---+ | str| pos-0|pos-1|pos-2|中文| +---+---+---+---+---+ |100-200|100-200| 100| 200|中午| +---+---+---+-...
# Before from pyspark.sql.functions import col, explode, lower, regexp_extract, split # After import pyspark.sql.functions as F 由于col、explode、lower、regexp_extract 和 split 都在 pyspark.sql.functions 中,我们可以导入整个模块。 由于新的 import 语句导入了整个 pyspark.sql.functions 模块,我们分...
("value")) # 将单词转换为小写形式 input_df = input_df.withColumn("value", lower(col("value"))) # 将文本分割成单词,并移除标点符号 words_df = input_df.select(regexp_extract(col("value"), "[a-z]+", 0).alias("word")) # 移除 None 或空字符串 words_df = words_df.filter(col(...
regexp_extract(col("word"), "[a-z']*", 0).alias("word") ) words_nonull = words_clean.where(col("word") != "") results = words_nonull.groupby(col("word")).count() results.orderBy("count", ascending=False).show(10)
常用的字符类操作有:ascii(返回字符串首字母的ASCII值)、concat、concat_ws、length、lower、lpad、ltrim、regexp_extract(按正则表达式进行抽取)、regexp_replace、repeat、reverse、rpad、rtrim、split、substring(抽取子串)、substring_index(返回第n个分隔符之前的所有字符)、translate、trim、locate(返回指定位置之后某...
或者,也可以使用regexp_extract函数从input_file_name中提取date分区: from pyspark.sql import functions as F df = df.withColumn( "date", F.regexp_extract(F.input_file_name(), r".*/date=(\d{4}-\d{2}-\d{2})/.*", 1) ) 本
regexp_extract(id, '[0-9]*', 0)) Number Operations # Round - F.round(col, scale=0) df = df.withColumn('price', F.round('price', 0)) # Floor - F.floor(col) df = df.withColumn('price', F.floor('price')) # Ceiling - F.ceil(col) df = df.withColumn('price', F.ceil...