可以使用Python的pyspark库和AWS Glue提供的函数来过滤掉DynamicFrame中日期格式错误或存在坏数据的数据。以下是示例代码：

import pyspark.sql.functions as f
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame

# 创建DynamicFrame
dyf = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(
    database="database_name",
    table_name="table_name"
)

# 过滤掉日期格式不正确或存在坏数据的行
df = dyf.toDF()
df = df.filter(f.to_date(f.col("date_column"), "yyyy-mm-dd").isNotNull())
dyf = DynamicFrame.fromDF(df, glueContext, "filtered_dyf")

# 写回S3
glueContext.write_dynamic_frame.from_options(
    frame=dyf,
    connection_type="s3",
    connection_options={
        "path": "s3://bucket_name/path",
        "partitionKeys": ["partition_column"]
    },
    format="parquet"
)

这个示例代码将DynamicFrame转换为DataFrame，使用Spark的to_date函数来检查日期列的格式是否正确，并过滤掉格式不正确的行。然后将过滤后的DataFrame转换回DynamicFrame，最后将结果写回S3。