将 PySpark 字符串转换为日期格式
您有一个 PySpark DataFrame，其中的字符串列表示 MM-dd-yyyy 格式的日期。您尝试使用 to_date 函数将此列转换为日期格式会返回空值。本文提供了解决此问题的方法。
更新的建议（Spark 2.2）：
对于 Spark 2.2 及更高版本，首选方法是使用 to_date 或to_timestamp 函数，现在支持格式参数。这允许您指定输入格式并将字符串列直接转换为日期或时间戳：
from pyspark.sql.functions import to_timestamp
df = spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t'])
df.select(to_timestamp(df.t, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss').alias('dt')).collect()
# Output:
# [Row(dt=datetime.datetime(1997, 2, 28, 10, 30))]原始答案（Spark
对于早期的 Spark 版本，可以使用以下方法，无需用户自定义函数(UDF):
from pyspark.sql.functions import unix_timestamp, from_unixtime
df = spark.createDataFrame(
[("11/25/1991",), ("11/24/1991",), ("11/30/1991",)],
['date_str']
)
df2 = df.select(
'date_str',
from_unixtime(unix_timestamp('date_str', 'MM/dd/yyy')).alias('date')
)
print(df2)
# Output:
# DataFrame[date_str: string, date: timestamp]
df2.show(truncate=False)
# Output:
# +----------+-------------------+
# |date_str |date |
# +----------+-------------------+
# |11/25/1991|1991-11-25 00:00:00|
# |11/24/1991|1991-11-24 00:00:00|
# |11/30/1991|1991-11-30 00:00:00|
# +----------+-------------------+在此方法中，unix_timestamp 将字符串列转换为 Unix 时间戳，from_unixtime 将 Unix 时间戳转换为日期列。
以上是如何将 PySpark 字符串列转换为日期格式？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
