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如何从字符串在spark中创建TimestampType列

在Spark中,可以通过使用to_timestamp函数将字符串转换为TimestampType列。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的库:from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import to_timestamp from pyspark.sql.types import TimestampType
  2. 创建SparkSession对象:spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  3. 创建包含字符串的DataFrame:data = [("2022-01-01 12:00:00"), ("2022-01-02 13:30:00")] df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp_string"])
  4. 使用to_timestamp函数将字符串转换为TimestampType列:df = df.withColumn("timestamp_column", to_timestamp(df.timestamp_string, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))

在上述代码中,to_timestamp函数的第一个参数是要转换的字符串列,第二个参数是字符串的格式。根据实际情况,可以调整格式字符串以匹配输入字符串的格式。

  1. 可选:将列的数据类型更改为TimestampType:df = df.withColumn("timestamp_column", df.timestamp_column.cast(TimestampType()))

这一步是可选的,如果不进行类型转换,列的数据类型将保持为字符串。

完整代码示例:

代码语言:python
代码运行次数:0
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import to_timestamp
from pyspark.sql.types import TimestampType

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = [("2022-01-01 12:00:00"), ("2022-01-02 13:30:00")]
df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp_string"])

df = df.withColumn("timestamp_column", to_timestamp(df.timestamp_string, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
df = df.withColumn("timestamp_column", df.timestamp_column.cast(TimestampType()))

df.show()

这样,你就可以在Spark中从字符串创建TimestampType列了。

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