使用时间序列列创建 PySpark 数据框

Question

我有一个初始 PySpark 数据框，我想从中获取日期列中的 MIN 和 MAX，然后使用时间序列（每日日期）创建一个新的 PySpark 数据框，使用来自我初始数据框的 MIN 和 MAX。

然后我将使用它与我的初始数据框连接并查找缺失的日期（在我的初始 DF 的其余列中为空）。

我尝试了很多不同的方法来构建时间序列 DF，但它似乎在 PySpark 中不起作用。有什么建议吗？

Answer 1

可以像这样提取最大列的值：

df.groupBy().agg(F.max('col_name')).head()[0]

日期范围 df 可以这样创建：

df2 = spark.sql("SELECT sequence(to_date('2000-01-01'), to_date('2000-02-02'), interval 1 day) as date_col").withColumn('date_col', F.explode('date_col'))

然后join。

完整示例：

from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df1 = spark.createDataFrame([(1, '2022-04-01'),(2, '2022-04-05')], ['id', 'df1_date']).select('id', F.col('df1_date').cast('date'))
df1.show()
# +---+----------+
# | id|  df1_date|
# +---+----------+
# |  1|2022-04-01|
# |  2|2022-04-05|
# +---+----------+

min_date = df1.groupBy().agg(F.min('df1_date')).head()[0]
max_date = df1.groupBy().agg(F.max('df1_date')).head()[0]

df2 = spark.sql(f"SELECT sequence(to_date('{min_date}'), to_date('{max_date}'), interval 1 day) as df2_date").withColumn('df2_date', F.explode('df2_date'))

df3 = df2.join(df1, df1.df1_date == df2.df2_date, 'left')

df3.show()
# +----------+----+----------+
# |  df2_date|  id|  df1_date|
# +----------+----+----------+
# |2022-04-01|   1|2022-04-01|
# |2022-04-02|null|      null|
# |2022-04-03|null|      null|
# |2022-04-04|null|      null|
# |2022-04-05|   2|2022-04-05|
# +----------+----+----------+

使用时间序列列创建 PySpark 数据框

Create PySpark dataframe with timeseries column

apache-spark

date

pyspark

apache-spark-sql

time-series