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....
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: frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.fu...
# 将这些字符串转换为date、timestamp和 unix timestamp,并指定一个自定义的date和timestamp 格式 testDateResultDF = testDateTSDF.select( to_date('date').alias("date1"), to_timestamp('timestamp').alias("ts1"), to_date('date_str',"MM-dd-yyyy").alias("date2"), to_timestamp('ts_str...
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("""...
select("date") # Convert timestamp to unix timestamp. .withColumn("unix_timestamp", unix_timestamp("date", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")) # Convert unix timestamp to timestamp. .withColumn("date_from_unixtime", from_unixtime("unix_timestamp"))) df.show(2) >>> +---+---+---+ ...
时间格式化:可以使用date_format()函数将日期格式化为指定的字符串格式。 除了上述方法外,pyspark还提供了丰富的时间函数和库,例如pyspark.sql.functions中的date_format()、from_unixtime()、unix_timestamp()等函数,以及pyspark.sql.types中的DateType、TimestampType等数据类型。 对于pyspark中的时间处理,腾讯云提供了...
(例如,从日期中提取特征) from pyspark.sql.functions import to_date, unix_timestamp, from_unixtime data = data.withColumn("date_feature", to_date(unix_timestamp(data["date_column"], "yyyy-MM-dd").cast("timestamp"))) # 特征缩放(例如,标准化) from pyspark.ml.feature import StandardScaler...
ratings = spark.read.load("/FileStore/tables/u.data",format="csv", sep="", inferSchema="true", header="false")ratings = ratings.toDF(*['user_id', 'movie_id', 'rating', 'unix_timestamp']) 1. 外观如下: ratings.show() 1.
ratings = ratings.toDF(*['user_id', 'movie_id', 'rating', 'unix_timestamp']) 外观如下: ratings.show() 好的,现在我们准备开始我们感兴趣的部分。 如何在PySpark Dataframe中创建一个新列? 使用Spark本机函数 在PySpark DataFrame中创建新列的最pysparkish方法是使用内置函数。 这是创建新列的最高效的...
df = df.withColumn('date', F.date_format(col('Last_Update'),"yyyy-MM-dd").alias('ts').cast("date")) 3. 把 timestamp 秒数(从1970年开始)转成日期格式 string 4. unix_timestamp 把 日期 String 转换成 timestamp 秒数,是上面操作的反操作 ...