在PySpark中,cast函数是一个非常有用的工具,它允许我们将DataFrame中的列从一个数据类型转换为另一个数据类型。下面,我将详细解释cast函数,并给出示例代码以及转换过程中可能遇到的常见问题及解决方法。 1. 解释什么是pyspark中的cast函数 cast函数是PySpark中用于数据类型转换的函数。它可以将DataFrame中的列或表达式从...
to_date 转换日期格式 参数:1.要转换的column,2.day format(可选) col.cast("date") df = spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t'])df.printSchema()root |-- t: string (nullable = true)spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t']).collect()[Row...
✅ 最佳回答: 只需使用df.select(F.col('date').cast('timestamp'))将列转换为时间戳。如果您想要日期类型,请改为cast to date。 import pyspark.sql.functions as F df = spark.createDataFrame([['2020-11-09T07:27:57.078Z']]).toDF('date') df.show() +---+ |date | +---+ |2020-11...
AI代码解释 root|--user_pin:string(nullable=true)|--a:string(nullable=true)|--b:string(nullable=true)|--c:string(nullable=true)|--d:string(nullable=true)|--e:string(nullable=true)... 如上图所示,只是打印出来。 去重set操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data.select(...
1. Converts a date/timestamp/string to a value of string, 转成的string 的格式用第二个参数指定 df.withColumn('test', F.date_format(col('Last_Update'),"yyyy/MM/dd")).show() 2. 转成 string后,可以 cast 成你想要的类型,比如下面的 date 型 ...
1. Converts a date/timestamp/string to a value of string, 转成的string 的格式用第二个参数指定 df.withColumn('test', F.date_format(col('Last_Update'),"yyyy/MM/dd")).show() 2. 转成 string后,可以 cast 成你想要的类型,比如下面的 date 型 ...
) #把字符串转成datetime def string_toDatetime(string): return datetime.strptime(string, "%Y...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import * import pandas as pd from pyspark.sql import Row from datetime import datetime, date #RDD转化为DataFrame spark=SparkSession.builder.appName("jsonRDD").getOrCreate() sc=spark.sparkContext stringJSONRDD=sc.parallelize([ ["123",...
PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField类来定义列,包括列名(String)、列类型(DataType)、可空列(Boolean)和元数据(MetaData)。 将PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用 在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField 类指定结构。StructType 是 StructField 的集合...
#补id、num、d、hdf1=df1.withColumn("d",F.to_date(F.col("time")).cast(StringType()))df1=df1.withColumn("h",F.hour(F.col("time")).cast(IntegerType()))df1=df1.fillna(0,subset=['num'])df1=df1.fillna(0,subset=['id']) ...