Dataframe 如何将一年中的月份转换为第一个月

我正在尝试获取从当前日期到前3年的日期范围 而之前的3年数据应该从1月1日开始。 下面是我尝试过的代码片段

dateDF = spark.sql("select current_date() as current_date, add_months(current_date(),-36) as end_date")
dateDF =  dateDF.withColumn("end_date_first_date", F.trunc("end_date", "month")).withColumn("end_date_first_date_first_month",lit(''))
dateDF.show()

+------------+----------+-------------------+-------------------------------+
|current_date|  end_date|end_date_first_date|end_date_first_date_first_month|
+------------+----------+-------------------+-------------------------------+
|  2021-04-09|2018-04-09|         2018-04-01|                               |
+------------+----------+-------------------+-------------------------------+

在这里，我可以得到第一次约会，但我如何才能得到第一个月。是否有任何预定义的功能

预期产量

+------------+----------+-------------------+-------------------------------+
|current_date|  end_date|end_date_first_date|end_date_first_date_first_month|
+------------+----------+-------------------+-------------------------------+
|  2021-04-09|2018-04-09|         2018-04-01|   2018-01-01                  |
+------------+----------+-------------------+-------------------------------+

---

只需在

F.trunc

中使用

year

而不是

month

：

dateDF = dateDF.withColumn(
    "end_date_first_date", 
    F.trunc("end_date", "month")
).withColumn(
    "end_date_first_date_first_month",
    F.trunc("end_date", "year")
)

---

只需在

F.trunc

中使用

year

而不是

month

：

dateDF = dateDF.withColumn(
    "end_date_first_date", 
    F.trunc("end_date", "month")
).withColumn(
    "end_date_first_date_first_month",
    F.trunc("end_date", "year")
)

---

是否有一种方法可以告诉您从结束日期选择一个特定的月份。例如：这里的结束日期是2018-01-01，假设我需要的月份是“10月”，即2018-10-01，使用F.trunc是否也可以实现这一点？您可以使用

add\u months

，例如

F.add\u months（F.trunc（“结束日期”，“年份”），9）

哦，好的。这可以通过调用add_月来实现。有一种方法可以告诉你从结束日期中选择一个特定的月份。例如：这里的结束日期是2018-01-01，假设我需要的月份是“10月”，即2018-10-01，使用F.trunc是否也可以实现这一点？您可以使用

add\u months

，例如

F.add\u months（F.trunc（“结束日期”，“年份”），9）

哦，好的。这可以通过调用add_月来实现。知道了