函数是用于将字符串转换为具有时区信息的时间戳的函数。它的语法如下:
to_timestamp(col, format=None)
参数说明:
to_timestamp函数将输入的字符串解析为时间戳,并将其转换为具有时区信息的时间戳。它可以处理各种常见的时间格式,如'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'、'yyyy-MM-dd'等。
使用to_timestamp函数可以实现以下功能:
以下是to_timestamp函数的一些示例用法:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import to_timestamp
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
data = [("2022-01-01 12:00:00+00:00",), ("2022-01-01 12:00:00+01:00",)]
df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp_str"])
df.withColumn("timestamp", to_timestamp("timestamp_str")).show()
输出结果:
+------------------------+-------------------+
|timestamp_str |timestamp |
+------------------------+-------------------+
|2022-01-01 12:00:00+00:00|2022-01-01 12:00:00|
|2022-01-01 12:00:00+01:00|2022-01-01 11:00:00|
+------------------------+-------------------+
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import to_timestamp
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
data = [("2022-01-01 12:00:00",)]
df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp_str"])
df.withColumn("timestamp", to_timestamp("timestamp_str", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")).show()
输出结果:
+-------------------+-------------------+
|timestamp_str |timestamp |
+-------------------+-------------------+
|2022-01-01 12:00:00|2022-01-01 12:00:00|
+-------------------+-------------------+
以上是带有时区的Pyspark to_timestamp函数的介绍和示例用法。如果你想了解更多关于Pyspark的函数和用法,可以参考腾讯云的Apache Spark文档:Apache Spark - Pyspark。
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