让我们创建一个用于测试的框架：

from datetime import date,timedelta
from dateutil.relativedelta import relativedelta
start_date = date(2023,1,1)
dates_list = []
for i in range(0,12):
    curr_date = start_date + relativedelta(months=i)
    print(curr_date)
    dates_list.append((i+1,curr_date))
columns =["id","date"]
dates_df = spark.createDataFrame(dates_list,columns)

字符串
这将创建一个包含12行的字符串，每行对应2023年一个月的1天：

display(dates_df)

型

的数据
现在让我们将这个新的框架过滤成一个新的框架：

filter_dates_df = dates_df.where("date>=dateadd(month,-4,current_date)")

型
结果是：

display(filter_dates_df)

型

的

你需要结合使用filter和add_months函数，像这样：

from pyspark.sql import functions as F

df = df.filter(F.col("date") >= F.add_months(F.current_date(), -4))

字符串