MonthName classe

La MonthName trasformazione crea una nuova colonna contenente il nome del mese, da una stringa che rappresenta una data.

Esempio

from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from awsgluedi.transforms import *

sc = SparkContext()
spark = SparkSession(sc)

spark.conf.set("spark.sql.legacy.timeParserPolicy", "LEGACY")

input_df = spark.createDataFrame(
    [
        ("20-2018-12",),
        ("2018-20-12",),
        ("20182012",),
        ("12202018",),
        ("20122018",),
        ("20-12-2018",),
        ("12/20/2018",),
        ("02/02/02",),
        ("02 02 2009",),
        ("02/02/2009",),
        ("August/02/2009",),
        ("02/june/2009",),
        ("02/2020/june",),
        ("2013-02-21 06:35:45.658505",),
        ("August 02 2009",),
        ("2013/02/21",),
        (None,),
    ],
    ["column_1"],
)

try:
    df_output = datetime_functions.MonthName.apply(
        data_frame=input_df,
        spark_context=sc,
        source_column="column_1",
        target_column="target_column"
    )
    df_output.show()
except:
    print("Unexpected Error happened ")
    raise
    

Output

L'output sarà:

```
+------------+------------+
| column_1|target_column|
+------------+------------+
|20-2018-12 | December |
|2018-20-12 | null |
| 20182012| null |
| 12202018| null |
| 20122018| null |
|20-12-2018 | December |
|12/20/2018 | December |
| 02/02/02 | February |
|02 02 2009 | February |
|02/02/2009 | February |
|August/02/2009| August |
|02/june/2009| null |
|02/2020/june| null |
|2013-02-21 06:35:45.658505| February |
|August 02 2009| August |
| 2013/02/21| February |
| null | null |
+------------+------------+
```

La MonthName trasformazione assume la `source_column` come `"column_1"` e la `target_column` come `"target_column"`. Tenta di estrarre il nome del mese dalle stringhe di data/ora nella colonna `"column_1"` e lo inserisce nella colonna `"target_column"`. Se la stringa di data/ora è in un formato non riconosciuto o non può essere analizzata, il valore `"target_column"` è impostato su `null`.

La trasformazione estrae correttamente il nome del mese da vari formati di data/ora, come «20-12-2018", «20/12/2018", «02/02/2009", «2013-02-21 06:35:45.658 505" e «02 agosto 2009".

Metodi

• __call__

• apply

• nome

• describeArgs

• describeReturn

• describeTransform

• describeErrors

• describe

__call__ (spark_context, data_frame, target_column, source_column=Nessuno, value=Nessuno)

La MonthName trasformazione crea una nuova colonna contenente il nome del mese, da una stringa che rappresenta una data.

• source_column: il nome di una colonna esistente.

• value— Una stringa di caratteri da valutare..

• target_column— Un nome per la colonna appena creata.

apply(cls, *args, **kwargs)

Ereditato da GlueTransform apply.

name(cls)

Ereditato da GlueTransform name.

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.