如何基于日期列年月值过滤数据及解决month()函数'int对象不可调用'报错

• 核心触发原因：你在代码中把month作为变量名赋值为整数，覆盖了PySpark内置的month日期处理函数，后续你尝试调用month()时，Python将其识别为整数变量而非函数，因此抛出"int object is not callable"报错。
• 额外问题：你当前的日期转换代码本身存在多处错误，会导致后续日期处理失效：
  1. 日期格式符书写错误：日期格式中大写M代表月份，小写m代表分钟，你写的Mm/dd/yyyy为无效格式，会生成空值
  2. 语法错误：unix_timestamp方法缺少闭合的右括号
  3. 列名可能存在笔误：你转换时传入的字符串列名为ifrs_year_dr，如果实际列名是ifrs_year_dt会直接报错

1. 首先解决命名冲突问题，优先使用带前缀的函数调用方式避免覆盖，这也是PySpark开发的最佳实践：

# 导入函数库时统一加别名F
import pyspark.sql.functions as F

# 所有内置函数都通过F前缀调用，完全避免命名冲突
df = df.withColumn('month', F.month(df['ifrs_year_dt']))
df = df.filter(F.month(df['ifrs_year_dt']) == 3)

如果你已经赋值过month变量，可以执行del month删除该变量，或直接重启当前PySpark会话恢复month函数的默认引用。
2. 修复日期转换的错误代码，正确写法如下：

# 若你的原始字符串日期列名是ifrs_year_dt请自行替换
df = df.withColumn('ifrs_year_dt', F.to_date(F.unix_timestamp('ifrs_year_dr', 'MM/dd/yyyy').cast('timestamp')))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anuj Chaudhary