如果使用的是Hive或兼容Hive的Spark SQL,可以使用regexp_extract_all(如果存在)。但请注意,这并非原生Spark SQL的一部分,可能需要额外的库或配置。 如果标准库中没有这样的函数,可以通过UDF(用户定义函数)来实现。以下是一个在Spark中使用PySpark创建UDF来返回所有匹配项的示例: python from pyspark.sql import ...
Unsupported regular expression features: PySpark'sregexp_replacesupports a wide range of regular expression features, but there may be some advanced or non-standard features that are not supported. If you encounter issues with a specific regular expression feature, consult the PySpark documentation or ...
pyspark.sql.functions.regexp_extract(str, pattern, idx) 从指定的字符串列中提取与 Java 正则表达式匹配的特定组。如果正则表达式不匹配,或者指定的组不匹配,则返回一个空字符串。 1.5.0 版中的新函数。 例子: >>> df = spark.createDataFrame([('100-200',)], ['str']) >>> df.select(regexp_ex...
使用regexp_extract pyspark从字符串中提取年份您可以尝试使用以下正则表达式：r'(?<=\()(\d+)(?=\...
Pyspark regexp_extract无法将'='识别为字符？用.rlike函数试试。
PySpark：regexp_extract您可以尝试：
PySpark：regexp_extract您可以尝试：