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Classe MonthName

La transformation MonthName crée une colonne contenant le nom du mois, à partir d’une chaîne représentant une date.

exemple

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
    

Sortie

Le résultat sera :

```
+------------+------------+
| 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 transformation MonthName prend la valeur `source_column` `"column_1"` et la valeur `target_column` `"target_column"`. Elle tente d’extraire le nom du mois à partir des chaînes de date/heure de la colonne `"column_1"` et le place dans la colonne `"target_column"`. Si la chaîne date/heure est dans un format inconnu ou ne peut pas être analysée, la valeur `"target_column"` est définie sur `null`.

La transformation extrait correctement le nom du mois à partir de différents formats de date/heure, tels que « 20-12-2018 », « 12/20/2018 », « 02/02/2009 », « 2013-02-21 06:35:45.658505 » et « 2 août 2009 ».

Méthodes

__call__(spark_context, data_frame, target_column, source_column=None, value=None)

La transformation MonthName crée une colonne contenant le nom du mois, à partir d’une chaîne représentant une date.

apply(cls, *args, **kwargs)

Hérité de GlueTransform s'appliquent.

name(cls)

Hérité de GlueTransform name.

describeArgs(cls)

Hérité de GlueTransform describeArgs.

describeReturn(cls)

Hérité de GlueTransform describeReturn.

describeTransform(cls)

Hérité de GlueTransform describeTransform.

describeErrors(cls)

Hérité de GlueTransform describeErrors.

describe(cls)

Hérité de GlueTransform describe.