java将字符串转化为LocalData格式

您可以使用java.time.format.DateTimeFormatter类中的parse()方法将字符串转换为LocalDate格式。例如：

String dateString = "2021-10-07";
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd");
LocalDate date = LocalDate.parse(dateString, formatter);

相关问题

java 判断字符串是不是utc

在Java中，我们可以通过判断字符串的格式来确定它是否符合UTC格式。UTC格式的字符串通常具有特定的模式，例如"yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'"。要判断字符串是否符合UTC格式，我们可以使用正则表达式进行匹配。在Java中，可以使用Pattern类和Matcher类来实现正则表达式的匹配。

以下是一个示例代码来判断字符串是否符合UTC格式：

import java.util.regex.Pattern;
import java.util.regex.Matcher;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        String str = "2014-08-24T09:27:42Z";
        String pattern = "\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}T\\d{2}:\\d{2}:\\d{2}Z";

        Pattern utcPattern = Pattern.compile(pattern);
        Matcher matcher = utcPattern.matcher(str);

        if (matcher.matches()) {
            System.out.println("字符串符合UTC格式");
        } else {
            System.out.println("字符串不符合UTC格式");
        }
    }
}

在上面的代码中，我们使用正则表达式`\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}T\\d{2}:\\d{2}:\\d{2}Z`来匹配UTC格式的字符串。如果字符串符合该格式，则输出"字符串符合UTC格式"；否则输出"字符串不符合UTC格式"。

引用中提到了使用SimpleDateFormat类来解析时间字符串，但是对于UTC格式的字符串，可以直接使用Java的正则表达式进行匹配判断，无需使用SimpleDateFormat类转换为Date对象。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [JAVA常用类：字符串、日期、比较器、Sysyem、Math、BigInteger与BigDecimal](https://blog.csdn.net/weixin_42496830/article/details/114958573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Java中转UTC时间字符串(含有T Z)为local时间](https://blog.csdn.net/weixin_33485981/article/details/112009239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

java的spark2 省市县字符串特征转化为数值特征代码

假设你有一个DataFrame，其中包含名为"province"、"city"和"county"的三个字符串列，它们分别代表省、市和县。你想将这些字符串特征转换为数值特征，可以使用Spark的StringIndexer和OneHotEncoder来完成。

以下是示例代码：

import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer;
import org.apache.spark.ml.feature.OneHotEncoder;
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;
import org.apache.spark.ml.Pipeline;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

SparkSession spark = SparkSession.builder()
        .appName("StringIndexerExample")
        .master("local[*]")
        .getOrCreate();

// 创建一个包含省、市、县的DataFrame
Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(Arrays.asList(
        RowFactory.create("广东", "广州", "天河"),
        RowFactory.create("广东", "深圳", "南山"),
        RowFactory.create("广西", "南宁", "青秀"),
        RowFactory.create("四川", "成都", "锦江")
), new StructType(new StructField[]{
        new StructField("province", DataTypes.StringType, false, Metadata.empty()),
        new StructField("city", DataTypes.StringType, false, Metadata.empty()),
        new StructField("county", DataTypes.StringType, false, Metadata.empty())
}));

// StringIndexer将字符串列转换为数值列
StringIndexer provinceIndexer = new StringIndexer()
        .setInputCol("province")
        .setOutputCol("provinceIndex");
StringIndexer cityIndexer = new StringIndexer()
        .setInputCol("city")
        .setOutputCol("cityIndex");
StringIndexer countyIndexer = new StringIndexer()
        .setInputCol("county")
        .setOutputCol("countyIndex");

// OneHotEncoder将数值列转换为二进制向量
OneHotEncoder provinceEncoder = new OneHotEncoder()
        .setInputCol("provinceIndex")
        .setOutputCol("provinceVec");
OneHotEncoder cityEncoder = new OneHotEncoder()
        .setInputCol("cityIndex")
        .setOutputCol("cityVec");
OneHotEncoder countyEncoder = new OneHotEncoder()
        .setInputCol("countyIndex")
        .setOutputCol("countyVec");

// 将所有特征列组合成一个特征向量列
VectorAssembler assembler = new VectorAssembler()
        .setInputCols(new String[]{"provinceVec", "cityVec", "countyVec"})
        .setOutputCol("features");

// 构建Pipeline
Pipeline pipeline = new Pipeline()
        .setStages(new PipelineStage[]{
                provinceIndexer, cityIndexer, countyIndexer,
                provinceEncoder, cityEncoder, countyEncoder,
                assembler
        });

// 运行Pipeline，得到转换后的DataFrame
Dataset<Row> transformed = pipeline.fit(df).transform(df);
transformed.show();

输出结果类似如下：

+--------+----+-------+-------------+-------------+------------+-----------------+
|province|city| county|provinceIndex|    cityIndex|countyIndex|         features|
+--------+----+-------+-------------+-------------+------------+-----------------+
|    广东|广州|   天河|          0.0|          0.0|         0.0|(10,[0,3,6],[1.0...|
|    广东|深圳|   南山|          0.0|          1.0|         1.0|(10,[0,4,7],[1.0...|
|    广西|南宁|   青秀|          1.0|          2.0|         2.0|(10,[1,5,8],[1.0...|
|    四川|成都|   锦江|          2.0|          3.0|         3.0|(10,[2,6,9],[1.0...|
+--------+----+-------+-------------+-------------+------------+-----------------+

可以看到，每个字符串特征列都被转换为了数值特征列，并通过OneHotEncoder转换为了二进制向量特征列。最后，使用VectorAssembler将所有特征列组合成了一个特征向量列。