pyspark中 如何对df字段进行筛选 挑选出其中所有字段属性为 datetime的字段

在PySpark中，你可以使用`pyspark.sql.functions`模块提供的函数来检查DataFrame中的列类型，特别是对于日期时间类型。以下是如何筛选出所有datetime类型的字段：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import TimestampType

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 假设df是你想要操作的DataFrame
df_schema = df.dtypes  # 获取DataFrame的列名和类型元组

# 筛选datetime类型的列
datetime_columns = [col for col, dtype in df_schema if dtype == TimestampType()]

datetime_columns

这段代码首先获取DataFrame的列名及其对应的类型，然后使用列表推导式筛选出类型为TimestampType（Spark中的datetime类型）的列名。

相关问题

将df1和df2 按照姓名字段及时间字段进行连接匹配，匹配的时候df1的时间字段向前15天内的范围内去匹配df2的时间字段，最后生成的表格行数和df1相同

如果你想将 df1 中的每个姓名与 df2 中过去 15 天内的时间点进行连接，可以使用 Pandas 的 `merge_asof` 函数，它可以在左侧 DataFrame (df1) 的某个时间字段上查找右侧 DataFrame (df2) 的最近匹配项。以下是具体的步骤：

首先，确保 df1 和 df2 都有一个时间字段（例如 `Timestamp`），并且它们都是 datetime 类型。然后进行如下操作：

import pandas as pd

# 对 df1 的 Timestamp 延长 15 天
df1['timestamp_extended'] = df1['Timestamp'].shift(-15)

# 使用 merge_asof 进行前向匹配
merged_df = pd.merge_asof(df1, df2, left_on='Name', left_index=True, right_on='Name', by='timestamp_extended', direction='forward')

# 因为 `direction='forward'`，所以合并的结果会保留 df1 的原始顺序，即 df1 时间字段往前 15 天内找到的 df2 数据

这将生成一个名为 `merged_df` 的 DataFrame，其行数与 df1 相同。如果在 df2 中找不到匹配，`timestamp_extended` 列对应的 df2 时间字段将显示为 NaT（Not a Time）。

pandas 将df1和df2 按照姓名字段及时间字段进行连接匹配，匹配的时候df1的时间字段向前15天内的范围内去匹配df2的时间字段，最后生成的表格行数和df1相同

在Pandas中，你可以使用`merge`函数结合`pd.Timedelta`来实现这种按姓名和时间范围匹配的需求。假设df1和df2都有'姓名'和'time'字段，我们可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设 df1 和 df2 已经加载并清洗过，time字段是datetime类型
df1 = df1.sort_values('time')  # 对df1按照时间升序排序
df2 = df2.sort_values('time')

# 定义时间范围，这里是向前15天
time_range = pd.Timedelta(days=15)

# 使用 merge 函数，on='姓名'表示通过姓名字段连接，how='left'保留df1的所有行
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='left',
                     left_on=df1['time'] - time_range,
                     right_on=df2['time'])

# 后续可能需要根据实际情况填充、删除或处理缺失值和不需要的数据

最终得到的 `merged_df` 的行数将与 df1 相同，只会有 df1 中每个姓名对应的最大15天内 df2 的数据。