在PySpark中，我们可以使用withColumn和split函数来保留日期中的年份和月份。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql.functions import col, split

# 创建一个示例数据集
data = [("2022-01-01", 100),
        ("2022-02-15", 200),
        ("2022-03-20", 300)]

df = spark.createDataFrame(data, ["date", "value"])

# 使用split函数将日期拆分为年份和月份
df = df.withColumn("year", split(col("date"), "-").getItem(0))
df = df.withColumn("month", split(col("date"), "-").getItem(1))

# 删除原始日期列
df = df.drop("date")

df.show()

输出结果如下：

+-----+-----+
|value|month|
+-----+-----+
|  100|   01|
|  200|   02|
|  300|   03|
+-----+-----+

在上面的代码中，我们首先导入了col和split函数。然后，我们创建了一个示例数据集data，包含日期和值两列。接下来，我们使用withColumn函数和split函数将日期列拆分为年份和月份，并将它们添加为新的列。最后，我们使用drop函数删除原始的日期列。