Question

我有一个带有一个DateTime列和许多其他列的数据框。

我想要做的就是解析此DateTime列值并检查格式是否为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"。如果是这样，那么我想在一个数据帧中使用这些有效记录。

如果DateTime列包含格式"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"以外的任何值。我想在其他数据帧中使用那些无效记录。

感谢。

Answer 1

您可以使用filter()获取数据框中的valid/invalid条记录。这个代码可以通过scala的观点来改进。

  val DATE_TIME_FORMAT = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"

  def validateDf(row: Row): Boolean = try {
    //assume row.getString(1) with give Datetime string
    java.time.LocalDateTime.parse(row.getString(1), java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern(DATE_TIME_FORMAT))
    true
  } catch {
    case ex: java.time.format.DateTimeParseException => {
      // Handle exception if you want
      false
    }
  }



val session = SparkSession.builder
  .appName("Validate Dataframe")
  .getOrCreate

val df = session. .... //Read from any datasource

import session.implicits._ //implicits provide except() on df  

val validDf = df.filter(validateDf(_))
val inValidDf = df.except(validDf)

Answer 2

这里我们定义一个函数来检查String是否与您的格式要求兼容，我们将列表分为兼容/非片段。这些类型以完整的包名显示，但您当然应该使用import语句。

val fmt = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
val df = java.time.format.DateTimeFormatter.ofPattern(fmt)
def isCompatible(s: String) = try {
  java.time.LocalDateTime.parse(s, df)
  true
} catch {
  case e: java.time.format.DateTimeParseException => false
}
val dts = Seq("2016-11-07 15:16:17", "2016-11-07 24:25:26")
val yesNo = dts.partition { s => isCompatible(s) }
println(yesNo)

Answer 3

使用 option（“ dateFormat”，“ MM / dd / yyyy”）来验证数据帧中的日期字段。它将丢弃无效的行。

 val df=spark.read.format("csv").option("header", "false").
            option("dateFormat", "MM/dd/yyyy").
            schema(schema).load("D:/cca175/data/emp.csv")

如何验证spark scala

3 个答案: