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如何在DD-MM-YYYY中将Pyspark行datetime.datetime数据帧转换为带时间戳的列名DateType

在DD-MM-YYYY中将Pyspark行datetime.datetime数据帧转换为带时间戳的列名DateType，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, unix_timestamp
from pyspark.sql.types import DateType

创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建一个示例数据帧df，其中包含一个名为datetime的列，该列中包含datetime.datetime类型的日期时间数据：

data = [(datetime.datetime(YYYY, MM, DD),)]
df = spark.createDataFrame(data, ["datetime"])

将datetime列转换为带时间戳的列名DateType：

df = df.withColumn("timestamp", unix_timestamp(col("datetime")).cast("timestamp"))

最后，将数据帧df的schema更改为带有新列名的DateType：

df = df.withColumnRenamed("timestamp", "DD-MM-YYYY")
df = df.withColumn("DD-MM-YYYY", col("DD-MM-YYYY").cast(DateType()))

完整的代码示例如下：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, unix_timestamp
from pyspark.sql.types import DateType
import datetime

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = [(datetime.datetime(YYYY, MM, DD),)]
df = spark.createDataFrame(data, ["datetime"])

df = df.withColumn("timestamp", unix_timestamp(col("datetime")).cast("timestamp"))
df = df.withColumnRenamed("timestamp", "DD-MM-YYYY")
df = df.withColumn("DD-MM-YYYY", col("DD-MM-YYYY").cast(DateType()))

df.show()

以上代码将Pyspark行datetime.datetime数据帧转换为带时间戳的列名DateType，并将其打印输出。请注意，在代码示例中的"YYYY"、"MM"、"DD"应该替换为实际的年、月、日。

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