to_timestamp函数在 PySpark 中用于将字符串转换为时间戳类型。如果你发现某些时间戳没有被正确转换,可能是由于以下几个原因: 基础概念 时间戳通常指的是自1970年1月1日(UTC)以来的秒数或毫秒数。在处理时间戳时,需要注意时区、格式以及字符串表示是否正确。
from pyspark.sql.functions import to_date date_str = "2022-01-01" date = to_date(date_str) 接下来,将日期对象转换为时间戳。可以使用pyspark.sql.functions.unix_timestamp函数将日期对象转换为对应的时间戳。例如,将上一步得到的日期对象转换为时间戳,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark....
to_timestamp:将一个字符串列转换为时间戳类型。 unix_timestamp:将一个字符串列转换为以秒为单位的时间戳。 from_utc_timestamp:将一个时间戳列从 UTC 转换为指定的时区。 to_utc_timestamp:将一个时间戳列从指定的时区转换为 UTC。 2. 示例代码 以下是一些示例代码,演示了如何使用 PySpark 进行类型转换: ...
col("time"), "MM-dd-yyyy HH mm ss SSS").alias("to_timestamp") ).show(truncate=False) >>> output Data: >>> +---+---+ |time |to_timestamp | +---+---+ |02-01-2020 11 01 19 06 |2020-02-01 11:01:19.06 | |03-01-2019 12 01 19 406|2019-03-01 12:01:19.406|...
(to_timestamp(df.t).alias('dt')).show()# [Row(dt=datetime.datetime(1997, 2, 28, 10, 30))]# 还可以指定日期格式df=spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)],['t'])df.select(to_timestamp(df.t,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss').alias('dt')).show()# [Row(dt=datetime....
to_timestamp from pyspark.sql.functions import split, regexp_replace spark_session = SparkSession.builder.appName(app_name) spark_session = spark_session.master(master) spark_session = spark_session.config('spark.executor.memory', spark_executor_memory) for key, value in config_map.items(): ...
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 | +---+ |2020-11-09T07:27:57.078...
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 ...
timestamp datetime64[ns] string object boolean bool date object dtype: object Pandas-on-Spark vs Spark 函数 在Spark 中的 DataFrame 及其在 Pandas-on-Spark 中的最常用函数。注意,Pandas-on-Spark 和 Pandas 在语法上的唯一区别就是import pyspark.pandas as ps一行。
defarrow_to_pandas(self,arrow_column):frompyspark.sql.typesimport_check_series_localize_timestamps#Ifthegivencolumnisadatetypecolumn,createsaseriesofdatetime.datedirectly#insteadofcreatingdatetime64[ns]asintermediatedatatoavoidoverflowcausedby#datetime64[ns]typehandling.s=arrow_column.to_pandas(date_as_obj...