假设您有一个数据帧df,如下所示:
ID Years Date
A 5 2021-02-01
B 3 2021-02-01
C 6 2021-02-01
我希望能够创建一个额外的日期数组列,所有日期从最初的日期+1个月一直到年份列中的x年数。它看起来如下:
ID Years Date Dates
A 5 2021-02-01 [2021-03-01,2021-04-01,...,2026-02-01]
B 3 2021-03-01 [2021-04-01,2021-04-01,...,2024-03-01]
C 6 2021-02-01 [2021-03-01,2021-04-01,...,2027-02-01]
对于火花>=2.4,您可以使用sequence
和add_months
函数来生成所需的日期序列。
df = df.withColumn('Dates',
F.expr('sequence(add_months(to_date(Date), 1), add_months(to_date(Date), int(Years) * 12), interval 1 month)')
)
df.show(truncate=False)
我不是PySpark的专家,我听说在某些情况下,将PySpark更改为pandas数据帧可能并不有趣。但如果可以的话,您可以将格式更改为panda,并尝试使用apply
函数:
df = df_spark.toPandas()
def getRangeDate(row):
return list(map(lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d"), list(pd.date_range(start = row["Date"], periods = 12*row["Years"]+1, freq = 'MS'))[1:]))
df['Dates'] = df.apply(getRangeDate, axis=1)
df
对于您的示例输入,它具有以下输出:
ID Years Date Dates
0 A 5 2021-02-01 [2021-03-01, 2021-04-01, 2021-05-01, ..., 2026-02-01]
1 B 3 2021-03-01 [2021-04-01, 2021-05-01, 2021-06-01, ..., 2024-03-01]
2 C 6 2021-02-01 [2021-03-01, 2021-04-01, 2021-05-01, ..., 2027-02-01]