web-dev-qa-db-fra.com

Comment calculer la différence de date dans pyspark?

J'ai des données comme celle-ci: 

df = sqlContext.createDataFrame([
    ('1986/10/15', 'z', 'null'), 
    ('1986/10/15', 'z', 'null'),
    ('1986/10/15', 'c', 'null'),
    ('1986/10/15', 'null', 'null'),
    ('1986/10/16', 'null', '4.0')],
    ('low', 'high', 'normal'))

Je souhaite calculer la différence de date entre les colonnes low et 2017-05-02 et remplacer la colonne low par la différence. J'ai essayé des solutions connexes sur stackoverflow mais aucune d'entre elles ne fonctionne.

pythonapache-sparkdataframepysparkapache-spark-sql
7
Mark Krystal

Vous devez convertir la colonne low en classe et vous pouvez ensuite utiliser datediff() en combinaison avec lit(). Utiliser Spark 2.2 :

from pyspark.sql.functions import datediff, to_date, lit

df.withColumn("test", 
              datediff(to_date(lit("2017-05-02")),
                       to_date("low","yyyy/MM/dd"))).show()
+----------+----+------+-----+
|       low|high|normal| test|
+----------+----+------+-----+
|1986/10/15|   z|  null|11157|
|1986/10/15|   z|  null|11157|
|1986/10/15|   c|  null|11157|
|1986/10/15|null|  null|11157|
|1986/10/16|null|   4.0|11156|
+----------+----+------+-----+

Avec <Spark 2.2 , nous devons d’abord convertir la colonne low en classe timestamp:

from pyspark.sql.functions import datediff, to_date, lit, unix_timestamp

df.withColumn("test", 
              datediff(to_date(lit("2017-05-02")),
                       to_date(unix_timestamp('low', "yyyy/MM/dd").cast("timestamp")))).show()
18
mtoto

Sinon, comment trouver le nombre de jours écoulés entre les actions de deux utilisateurs ultérieurs à l'aide de pySpark:

import pyspark.sql.functions as funcs
from pyspark.sql.window import Window

window = Window.partitionBy('user_id').orderBy('action_date')

df = df.withColumn("days_passed", funcs.datediff(df.action_date, 
                                  lag(df.action_date, 1).over(window)))



+----------+-----------+-----------+
|   user_id|action_date|days_passed| 
+----------+-----------+-----------+
|623       |2015-10-21|        null|
|623       |2015-11-19|          29|
|623       |2016-01-13|          59|
|623       |2016-01-21|           8|
|623       |2016-03-24|          63|
+----------+----------+------------+
1
Artem Zaika