Classe MonthName

La trasformazione MonthName crea una nuova colonna che contiene il nome del mese, a partire 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 trasformazione MonthName assegna `source_column` come `“column_1”` e `target_column` come `“target_column”`. Cerca 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”` viene impostato su `null`.

La trasformazione estrae correttamente il nome del mese a partire da vari formati di data/ora, come “20-12-2018”, “12/20/2018”, “02/02/2009”, “21-02-2013 06:35:45.658505” e “02 agosto 2009”.

Metodi

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

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

apply(cls, *args, **kwargs)

Ereditato da GlueTransform apply.

name(cls)

Ereditato da GlueTransform nome.

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.