F.regexp_replace 是 PySpark 中用于在 DataFrame 的列中执行正则表达式替换操作的函数。它可以用来匹配字符串中的某些模式，并用指定的字符串替换这些模式。
使用场景
- 清理数据中的特定字符或模式（如去除特殊字符、替换特定的子字符串）。
- 标准化数据格式（如替换日期格式、移除多余的空格）。
- 替换不符合预期的值。
- 语法：
from pyspark.sql.functions import regexp_replace regexp_replace(column, pattern, replacement)column：要操作的DataFrame列，可以是列名或列对象。pattern：正则表达式模式，用于匹配要替换的部分。replacement：用于替换匹配部分的字符串。
示例
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假设你有一个包含人名的DataFrame，但名字中有多余的空格或特殊字符，你想要将它们移除或替换。
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from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import regexp_replace # 创建一个SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() # 创建示例DataFrame data = [("Alice#",), ("Bo@b",), ("Char^lie",)] df = spark.createDataFrame(data, ["name"]) # 使用regexp_replace来替换特殊字符 df_cleaned = df.withColumn("cleaned_name", regexp_replace("name", r"[^a-zA-Z]", "")) df_cleaned.show()输出：
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+---------+-----------+ | name|cleaned_name| +---------+-----------+ | Alice#| Alice| | Bo@b| Bob| | Char^lie| Charlie| +---------+-----------+解释：
regexp_replace("name", r"[^a-zA-Z]", "")：这个表达式的意思是将name列中所有非字母的字符替换为空字符串，从而移除这些字符。r"[^a-zA-Z]"：这是一个正则表达式，表示匹配所有非字母的字符。""：表示将匹配到的非字母字符替换为空字符。
其他示例
1. 替换日期格式：
假设你有一个包含日期的列，格式为 MM-DD-YYYY，你想要将其转换为 YYYY-MM-DD。
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df = spark.createDataFrame([("12-25-2023",), ("01-01-2024",)], ["date"]) df_formatted = df.withColumn("formatted_date", regexp_replace("date", r"(\d{2})-(\d{2})-(\d{4})", r"\3-\1-\2")) df_formatted.show()输出：
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+----------+--------------+ | date|formatted_date| +----------+--------------+ |12-25-2023| 2023-12-25| |01-01-2024| 2024-01-01| +----------+--------------+2. 去除字符串中的多余空格：
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df = spark.createDataFrame([(" Alice ",), (" Bob",)], ["name"]) df_trimmed = df.withColumn("trimmed_name", regexp_replace("name", r"^\s+|\s+$", "")) df_trimmed.show()输出：
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+---------+------------+ | name|trimmed_name| +---------+------------+ | Alice | Alice| | Bob| Bob| +---------+------------+