填补火花中日期缺失值的优雅方法答案

【问题标题】：Elegant way to fillna missing values for dates in spark填补火花中日期缺失值的优雅方法
【发布时间】：2019-06-08 09:13:23
【问题描述】：

让我把这个问题分解成一个更小的部分。我在 PySpark 中有一个 DataFrame，其中有一个 arrival_date 的列 date 格式 -

from pyspark.sql.functions import to_date
values = [('22.05.2016',),('13.07.2010',),('15.09.2012',),(None,)]
df = sqlContext.createDataFrame(values,['arrival_date'])

#Following code line converts String into Date format
df = df.withColumn('arrival_date',to_date(col('arrival_date'),'dd.MM.yyyy'))
df.show()
+------------+
|arrival_date|
+------------+
|  2016-05-22|
|  2010-07-13|
|  2012-09-15|
|        null|
+------------+

df.printSchema()
root
 |-- arrival_date: date (nullable = true)

在对DataFrame进行了很多转换之后，我终于想把缺失的日期填上，标记为null和01-01-1900。

一种方法 将列arrival_date 转换为String，然后以这种方式替换缺失值-df.fillna('1900-01-01',subset=['arrival_date'])，最后重新转换此列to_date。这很不雅。

以下代码行无法正常工作，我得到一个错误-

df = df.fillna(to_date(lit('1900-01-01'),'yyyy-MM-dd'), subset=['arrival_date'])

文档说 The value must be of the following type: Int, Long, Float, Double, String, Boolean.

另一种方法是使用withColumn()和when() -

df = df.withColumn('arrival_date',when(col('arrival_date').isNull(),to_date(lit('01.01.1900'),'dd.MM.yyyy')).otherwise(col('arrival_date')))

有没有一种方法，我可以使用某些函数将我选择的日期直接分配给date 格式的列？

谁有更好的建议？

【问题讨论】：

你有没有想过这个问题？
上次使用 PySpark 之前，我找不到一个简单的解决方案。可能在最近 2 年他们在新版本中有一些东西，不知道。

标签： python date apache-spark fillna

【解决方案1】：

第二种方式应该是这样做的方式，但你不必使用to_date在字符串和日期之间进行转换，只需使用datetime.date(1900, 1, 1)即可。

import datetime as dt
df = df.withColumn('arrival_date', when(col('arrival_date').isNull(), dt.date(1900, 1, 1)).otherwise(col('arrival_date')))

【讨论】：

你好。如果你仔细阅读这个问题，我已经在标题“另一种方式”下提到了这个解决方案。但是，这是我想避免的。我想直接使用 .fillna() 来解决这个问题，避免使用 if/else。