在Spark SQL中,正则表达式是一种强大的工具,可以用于匹配、查找、替换等操作。Spark SQL提供了几个内置函数来处理正则表达式,包括regexp_extract、regexp_replace和regexp_like。 1. regexp_extract regexp_extract(string, pattern, idx) 函数用于从字符串中提取匹配正则表达式的子串。 string:要搜索的字符串。 pat...
2. left(replace([Sprint],'GUANDATA'),8) 3. regexp_extract([Sprint], '(\\d{4,6}\\w{2})', 1) 4. element_at(flatten(sentences([Sprint])),2) ②提取括号里内容“测试版本”实现方式(任选其一): 1. regexp_extract([Sprint], '(\\d\\.\\d{1,2}\\.\\d)', 1) 2. case when ...
发现React官网已经把componentWillReceiveProps重名为UNSAFE_componentWillReceiveProps，但是我发现了getDerived...
问带有反斜杠的Spark Regex regexp_extract错误: SQL语句中的错误: NullPointerExceptionEN由于后端返回的...
frompyspark.sql.functionsimportregexp_extract# 使用正则表达式提取 10 位数字# 正则表达式 \d{10} 表示提取10个数字df_with_numbers=df.select("info",regexp_extract("info","(\\d{10})",0).alias("extracted_number"))# 显示提取的结果df_with_numbers.show() ...
REGEXP_EXTRACT字符串正则表达式解析REGEXP_EXTRACT(字符串, 正则表达式, 索引)返回字符串正则表达式解析结果,'索引'是返回结果(0表示返回全部结果,1表示返回正则表达式中第一个匹配结果)REGEXP_EXTRACT([商品ID], '\\d+', 0),返回商品ID中的数字部分 ...
现在,我们将使用正则函数来提取名字中的姓氏。在Spark SQL中,我们可以使用regexp_extract函数来实现这个功能。以下是相应的代码: valresultDF=df.withColumn("surname",regexp_extract($"name","\\w+$",0)) 1. 这行代码使用withColumn方法添加了一个新列"surname",它使用regexp_extract函数从"name"列中提取最...
正则表达式解析函数:regexp_extract SELECT qq_email, regexp_extract(qq_email, '^(.+)@', 1) AS username, regexp_extract(qq_email, '@(.+)$', 1) AS domain FROM example_data; qq_emailusernamedomain john.smith@qq.com john.smith qq.com john.smith@qq.com john.smith qq.com bob.johnso...
函数名: & 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.BitwiseAnd 解释: expr1 & expr2 - Returns the result of bitwise AND ofexpr1andexpr2. 函数名: * 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Multiply 解释: expr1 * expr2 - Returnsexpr1*expr2. ...
1.1 regexp_replace 替换值 如我们利用regexp_extract函数替换掉Description列中的颜色名。 #使用字符“color”替换Black|WHITE|RED|GREEN|BLUE这些字符 from pyspark.sql.functions import regexp_replace,col regex_string="Black|WHITE|RED|GREEN|BLUE"