将天数列添加到 Spark Scala App 同一数据框中的日期列
Add Number of days column to Date Column in same dataframe for Spark Scala App
我有一个 dataframe
columns
("id", "current_date", "days")
的 df,我正在尝试将“days
”添加到“current_date
”并创建使用 spark scala 函数 date_add()
的新 dataframe
和名为“new_date
”的新 column
val newDF = df.withColumn("new_Date", date_add(df("current_date"), df("days").cast("Int")))
但看起来函数 date_add
只接受 Int
值而不接受 columns
。在这种情况下如何获得所需的输出?我可以使用任何替代功能来获得所需的输出吗?
火花版本:1.6.0
Scala 版本:2.10.6
可以使用一个小的自定义 udf 来使这个日期算法成为可能。
import org.apache.spark.sql.functions.udf
import java.util.concurrent.TimeUnit
import java.util.Date
import java.text.SimpleDateFormat
val date_add = udf((x: String, y: Int) => {
val sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd")
val result = new Date(sdf.parse(x).getTime() + TimeUnit.DAYS.toMillis(y))
sdf.format(result)
} )
用法:
scala> val df = Seq((1, "2017-01-01", 10), (2, "2017-01-01", 20)).toDF("id", "current_date", "days")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, current_date: string, days: int]
scala> df.withColumn("new_Date", date_add($"current_date", $"days")).show()
+---+------------+----+----------+
| id|current_date|days| new_Date|
+---+------------+----+----------+
| 1| 2017-01-01| 10|2017-01-11|
| 2| 2017-01-01| 20|2017-01-21|
+---+------------+----+----------+
无需使用 UDF,您可以使用 SQL 表达式:
val newDF = df.withColumn("new_date", expr("date_add(current_date,days)"))
我有一个 dataframe
columns
("id", "current_date", "days")
的 df,我正在尝试将“days
”添加到“current_date
”并创建使用 spark scala 函数 date_add()
dataframe
和名为“new_date
”的新 column
val newDF = df.withColumn("new_Date", date_add(df("current_date"), df("days").cast("Int")))
但看起来函数 date_add
只接受 Int
值而不接受 columns
。在这种情况下如何获得所需的输出?我可以使用任何替代功能来获得所需的输出吗?
火花版本:1.6.0 Scala 版本:2.10.6
可以使用一个小的自定义 udf 来使这个日期算法成为可能。
import org.apache.spark.sql.functions.udf
import java.util.concurrent.TimeUnit
import java.util.Date
import java.text.SimpleDateFormat
val date_add = udf((x: String, y: Int) => {
val sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd")
val result = new Date(sdf.parse(x).getTime() + TimeUnit.DAYS.toMillis(y))
sdf.format(result)
} )
用法:
scala> val df = Seq((1, "2017-01-01", 10), (2, "2017-01-01", 20)).toDF("id", "current_date", "days")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, current_date: string, days: int]
scala> df.withColumn("new_Date", date_add($"current_date", $"days")).show()
+---+------------+----+----------+
| id|current_date|days| new_Date|
+---+------------+----+----------+
| 1| 2017-01-01| 10|2017-01-11|
| 2| 2017-01-01| 20|2017-01-21|
+---+------------+----+----------+
无需使用 UDF,您可以使用 SQL 表达式:
val newDF = df.withColumn("new_date", expr("date_add(current_date,days)"))