달나라 노트

regexp_replace(, , ) pyspark의 regexp_replace는 위처럼 사용할 수 있습니다. 에 있는 데이터들에 대해 과 일치하는 부분을 로 바꿔서 반환합니다. from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, regexp_replace import pandas as pd spark = SparkSession.builder.getOrCreate() df_test = pd.DataFrame({ 'a': [1, 2, 3], 'b': [10.0, 3.5, 7.315], 'c': ['apple', 'banana', 'tomato'] }) df_spark = spark.createDataFrame(df_test..

Redshift에선 Regular expression을 이용한 replace 기능을 제공합니다. regexp_replace(old_text, re_exp_pattern, new_text) regexp_replace의 사용법은 위와 같습니다. old_text에서 re_exp_pattern과 일치하는 부분을 찾아 new_text로 바꾸라는 뜻이죠. select regexp_replace('abc@123.com', '@.*\\.com', '') -> abc 반환 , regexp_replace('abc@email.com', '@.*\\.com', '') -> abc 반환 , regexp_replace('abc@email123.com', '@.*\\.com', '') -> abc 반환 ; 위 쿼리의 결과는 모두 ..