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：

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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