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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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太赞了！最全的 Python 处理日期与时间的全面总结！

https://www.biaodianfu.com/python-datetime.html

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转载：http://www.oraclejsq.com/article/010100199.html

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01

超全！Python 处理日期与时间的全面总结！

https://www.biaodianfu.com/python-datetime.html

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1 win系统flutter开发环境安装教程: https://www.jianshu.com/p/152447bc8718

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02

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农行研发中心“数风云”团队，一支朝气蓬勃、快速成长的技术团队，始终致力于农行大数据、数据库和云计算等领域的应用实践与技术创新，探索数据赋能，勇攀数据云巅，为企业数字化转型和金融科技发展不断贡献力量。

02

SQL函数 MINUTE

MINUTE 返回一个整数，指定给定时间或日期时间值的分钟数。为 $HOROLOG 或 $ZTIMESTAMP 值、ODBC 格式日期字符串或时间戳计算分钟。

04

Flutter中的日期格式转换

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02

常用工具类之：DateUtils

import java.text.ParseException; import java.text.ParsePosition; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.GregorianCalendar; import java.util.TimeZone; import org.joda.time.DateTime; /** *

02

Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台

对于ELK还不太熟悉的同学可以参考我前面的两篇文章ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记、Log stash学习笔记（一），本文搭建了一套专门访问Apache的访问日志的ELK环境，能够实现访问日志的可视化分析。

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