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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，其中有一个格式arrival_date列-date

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，我终于希望填写缺失的日期，标记null为01-01-1900.

执行此操作的一种方法是将列转换arrival_date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。这是非常不雅的。

正如预期的那样，以下代码行不起作用，我收到一个错误-

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

文档说该值必须是以下类型：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')))

有没有办法，我可以通过使用某些功能直接将我选择的日期分配给date格式化的列？

有人有更好的建议吗？

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1 回答 1

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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)。

import datetime as dt
df = df.withColumn('arrival_date', when(col('arrival_date').isNull(), dt.date(1900, 1, 1)).otherwise(col('arrival_date')))
于 2020-01-21T19:12:58.313 回答