Seleziona le tue preferenze relative ai cookie

Utilizziamo cookie essenziali e strumenti simili necessari per fornire il nostro sito e i nostri servizi. Utilizziamo i cookie prestazionali per raccogliere statistiche anonime in modo da poter capire come i clienti utilizzano il nostro sito e apportare miglioramenti. I cookie essenziali non possono essere disattivati, ma puoi fare clic su \"Personalizza\" o \"Rifiuta\" per rifiutare i cookie prestazionali.

Se sei d'accordo, AWS e le terze parti approvate utilizzeranno i cookie anche per fornire utili funzionalità del sito, ricordare le tue preferenze e visualizzare contenuti pertinenti, inclusa la pubblicità pertinente. Per continuare senza accettare questi cookie, fai clic su \"Continua\" o \"Rifiuta\". Per effettuare scelte più dettagliate o saperne di più, fai clic su \"Personalizza\".

FormatPhoneNumber classe

Modalità Focus
FormatPhoneNumber classe - AWS Glue

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

La FormatPhoneNumber trasformazione restituisce una colonna in cui una stringa di numeri di telefono viene convertita in un valore formattato.

Esempio

from pyspark.context import SparkContext from pyspark.sql import SparkSession from awsgluedi.transforms import * sc = SparkContext() spark = SparkSession(sc) input_df = spark.createDataFrame( [ ("408-341-5669",), ("4083415669",) ], ["phone"], ) try: df_output = column_formatting.FormatPhoneNumber.apply( data_frame=input_df, spark_context=sc, source_column="phone", default_region="US" ) df_output.show() except: print("Unexpected Error happened ") raise

Output

L'output sarà:

``` +---------------+ | phone| +---------------+ |(408) 341-5669| |(408) 341-5669| +---------------+ ```

La FormatPhoneNumber trasformazione assume la `source_column` come `"phone"` e la `default_region` come `"US"`.

La trasformazione formatta correttamente entrambi i numeri di telefono, indipendentemente dal formato iniziale, nel formato standard statunitense `(408) 341-5669`.

Metodi

__call__ (spark_context, data_frame, source_column, phone_number_format=Nessuno, default_region=Nessuno, default_region_column=Nessuno)

La trasformazione FormatPhoneNumber restituisce una colonna in cui una stringa di numeri di telefono viene convertita in un valore formattato.

  • source_column: il nome di una colonna esistente.

  • phone_number_format— Il formato in cui convertire il numero di telefono. Se non viene specificato alcun formato, il formato predefinito è E.164 un formato di numero di telefono standard riconosciuto a livello internazionale. I valori validi includono i seguenti:

    • E164 (omettere il punto dopo E)

  • default_region— Un codice regionale valido composto da due o tre lettere maiuscole che specifica la regione del numero di telefono quando nel numero stesso non è presente alcun prefisso internazionale. Al massimo, uno defaultRegion o defaultRegionColumn può essere fornito.

  • default_region_column— Il nome di una colonna del tipo di dati avanzatoCountry. Il codice regionale della colonna specificata viene utilizzato per determinare il prefisso internazionale per il numero di telefono quando nel numero stesso non è presente alcun prefisso internazionale. Al massimo, uno dei defaultRegion o defaultRegionColumn può essere fornito.

apply(cls, *args, **kwargs)

Ereditato da GlueTransform apply.

name(cls)

Ereditato da GlueTransform nome.

describeArgs(cls)

Ereditato da GlueTransform describeArgs.

describeReturn(cls)

Ereditato da GlueTransform describeReturn.

describeTransform(cls)

Ereditato da GlueTransform describeTransform.

describeErrors(cls)

Ereditato da GlueTransform describeErrors.

describe(cls)

Ereditato da GlueTransform describe.

Argomento successivo:

FormatCase

Argomento precedente:

FlagDuplicatesInColumn
PrivacyCondizioni del sitoPreferenze cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. o società affiliate. Tutti i diritti riservati.