创建一个将时间转换为二进制响应变量的函数

Create a function that converts time to a binary response variable

我目前有一个 RDD,其中有两列

Row(pickup_time=datetime.datetime(2014, 2, 9, 14, 51)
   dropoff_time=datetime.datetime(2014, 2, 9, 14, 58)

我想将它们转换为二进制响应变量,其中 1 表示夜间,0 表示白天。

我知道我们可以使用 UserDefinedFunction 创建一个函数,它将这些更改为所需的格式。

例如,我有另一列是一个字符串,它指定支付类型为 'CSH' 或 'CRD',所以我可以解决这个问题

pay_map = {'CRD':1.0, 'CSH':0.0}
pay_bin = UserDefinedFunction(lambda z: pay_map[z], DoubleType())
df = df.withColumn('payment_type', pay_bin(df['payment_type']))

我如何将同样的逻辑应用于我提出的问题?如果有帮助,我会尝试转换这些变量,因为我将成为 运行 决策树。

这里不需要UDF。您可以使用 between 并键入 casting:

from pyspark.sql.functions import hour

def in_range(colname, lower_bound=6, upper_bound=17):
    """
    :param colname - Input column name (str)
    :lower_bound   - Lower bound for day hour (int, 0-23) 
    :upper_bound   - Upper bound for day hour (int, 0-23)
    """
    assert 0 <= lower_bound <= 23
    assert 0 <= upper_bound <= 23

    if lower_bound < upper_bound:
        return hour(colname).between(lower_bound, upper_bound).cast("integer")
    else:
        return (
            (hour(colname) >= lower_bound) |
            (hour(colname) <= upper_bound)
        ).cast("integer")

用法示例:

df = sc.parallelize([
    Row(
        pickup_time=datetime.datetime(2014, 2, 9, 14, 51), 
        dropoff_time=datetime.datetime(2014, 2, 9, 14, 58)
    ),
    Row(
        pickup_time=datetime.datetime(2014, 2, 9, 19, 51), 
        dropoff_time=datetime.datetime(2014, 2, 9, 1, 58)
    )
]).toDF()

(df
    .withColumn("dropoff_during_day", in_range("dropoff_time"))
    # between 6pm and 5am
    .withColumn("pickpup_during_night", in_range("pickup_time", 18, 5)))
+--------------------+--------------------+------------------+--------------------+
|        dropoff_time|         pickup_time|dropoff_during_day|pickpup_during_night|
+--------------------+--------------------+------------------+--------------------+
|2014-02-09 14:58:...|2014-02-09 14:51:...|                 1|                   0|
|2014-02-09 01:58:...|2014-02-09 19:51:...|                 0|                   1|
+--------------------+--------------------+------------------+--------------------+