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。
df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp"]) # 将字符串列转换为时间戳类型 df = df.withColumn("timestamp", to_timestamp(df.timestamp)) # 提取时间字段 df = df.withColumn("hour", hour(df.timestamp)) df = df.withColumn("minute", minute(df.timestamp)) df = df.withCol...
astype:将某一列或表达式转换为指定的数据类型。 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...
在PySpark中,你可以使用to_timestamp()函数将字符串类型的日期转换为时间戳。下面是一个详细的步骤指南,包括代码示例,展示了如何进行这个转换: 导入必要的PySpark模块: python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import to_timestamp 准备一个包含日期字符串的DataFrame: python # 初始...
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将一个字符串转为日期,默认格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss df1 = spark.createDataFrame([('15/02/2019 10:30:00',)], ['date']) df2 = (df1 .withColumn("new_date", to_timestamp("date", 'dd/MM/yyyy HH:mm:ss'))) df2.show(2) >>> +---+---+ | date| new_date| ...
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...
63.pyspark.sql.functions.to_date(col) 将StringType或TimestampType的列转换为DateType 64.pyspark.sql.functions.trim(col) 修剪指定字符串列的两端空格。 65.pyspark.sql.functions.trunc(date, format) 返回截断到格式指定单位的日期 参数: format –‘year’, ‘YYYY’, ‘yy’ or ‘month’, ‘mon’,...
pyspark >>>hiveContext.sql("select from_unixtime(cast(<unix-timestamp-column-name> as bigint),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS')") But you are expecting format as yyyy-MM-ddThh:mm:ss For this case you need to use concat date and time with T letter pyspark >>>hiveContext.sql("""...
_check_dataframe_localize_timestampsimportpyarrow batches = self._collectAsArrow()iflen(batches) >0: table = pyarrow.Table.from_batches(batches) pdf = table.to_pandas() pdf = _check_dataframe_convert_date(pdf, self.schema)return_check_dataframe_localize_timestamps(pdf, timezone)else:returnpd...