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,首先需要确保日期是以字符串的形式存在的。 基础概念 正则表达式(Regular Expression):一种强大的文本处理工具,用于匹配字符串的模式。 regexp_...
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('str', '(\d+)-(\d+)', 2).alias('pos-2'), F.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| +---+---+---...
# 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...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, regexp_extract # 初始化Spark会话 spark = SparkSession.builder.appName("RegexJoinExample").getOrCreate() # 假设df1和df2已经被创建并加载了数据 # df1有一个列名为"value",df2有一个列名为"pattern" # 使用regexp_extract...
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...
regexp_extract_all() The regexp_extract_all takes 2 parameters Stringsandregexpwhich is a regular expression. This function finds all the matches for the string which satisfies the regular expression. print(regexp_extract_all("this is a example text message for testing application",r"\b\w*...