我想创建一个函数，该函数以日期作为输入，然后使用用户提供的日期作为其开始，将月级别的数据框过滤为仅1年的记录。我的计划是确定距离用户提交的日期1年的日期，然后使用该日期与用户提交的日期一起过滤原始数据框。
我正在做下面的工作，但问题似乎是Pyspark想要操作多个框架，而不是单个对象？我能找到的关于这个主题的所有内容都是关于在一个更大的df中转换或创建整个列的。我想我需要用collect（）来获得一个值，但我不确定。在这一点上，我假设用户提交的日期已经与该框架的格式相匹配（格式为2017-01-01的月度数据）。因此，例如，如果用户提交了“2017-01-01”，则所需的结果将是仅包含2017年记录的数据框。

def one_year_data(df, st_date):
    
    st_date = to_date(st_date)
    end_date = add_months(st_date, 12)

    df1 = df.filter((df.date < end_date) & (df.date >= st_date))

    return df1

字符串
我得到一个错误，“列'2022-07-01'不存在。”当我打印end_date我得到“列<$'add_months（to_date（2022-07-01），12月'>”