pyspark中的时间戳解析
在pyspark中，时间戳解析是指将时间戳数据转换为可读的日期和时间格式。时间戳是指从某个特定的起始时间（通常是1970年1月1日00:00:00 UTC）开始计算的秒数或毫秒数。
在pyspark中，可以使用from_unixtime函数将时间戳转换为日期和时间格式。该函数接受两个参数：时间戳和日期时间格式字符串。以下是一个示例：
from pyspark.sql.functions import from_unixtime
# 创建一个DataFrame，包含时间戳列
data = [(1, 1612345678), (2, 1613456789), (3, 1614567890)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "timestamp"])
# 使用from_unixtime函数将时间戳解析为日期和时间格式
df = df.withColumn("datetime", from_unixtime("timestamp"))
df.show()输出结果如下：
+---+----------+-------------------+
|id |timestamp |datetime |
+---+----------+-------------------+
|1 |1612345678|2021-02-03 12:01:18|
|2 |1613456789|2021-02-16 15:19:49|
|3 |1614567890|2021-02-28 18:38:10|
+---+----------+-------------------+在上述示例中，我们使用from_unixtime函数将时间戳列解析为日期和时间格式，并将结果存储在新的datetime列中。
时间戳解析在许多场景中都非常有用，例如分析日志数据、处理时间序列数据等。腾讯云提供了多个与时间相关的产品和服务，例如云原生数据库TDSQL、云数据库CDB、云服务器CVM等，可以根据具体需求选择适合的产品。
更多关于pyspark中时间戳解析的信息，可以参考腾讯云文档中的相关内容：pyspark时间戳解析。
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我想转换时间在字符串格式"HH:mm:ss“(即。23:15:20)使用PySpark从内部数据库转换为拼图文件。似乎没有时间数据类型来做这件事。实现这一目标的最佳实践是什么？
浏览 12提问于2021-04-18得票数 0
2回答
df1:
Timestamp:
1995-08-01T00:00:01.000+0000
有没有办法使用pyspark在数据帧的时间戳列中分隔一个月中的日期？不能提供代码，我是新的火花。我不知道如何继续下去。
浏览 13提问于2016-08-07得票数 7
回答已采纳
我在Cassandra中将时间戳存储为YYYY-mm-dd HH:MM:SSZ，并且我能够在cql shell中过滤数据以获得特定的时间范围，但是当我在pyspark数据帧上尝试同样的操作时，我在过滤后的数据帧中没有得到任何值。
有谁能帮我在pyspark中找到合适的datetime格式吗？
谢谢。
浏览 6提问于2020-03-05得票数 1
如何在DataFrame中为流PySpark设置架构。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode
from pyspark.sql.functions import split
# Import data types
from pyspark.sql.types import *
spark = SparkSession\
.builder\
.appName("StructuredNetworkWordCount")\
.getOrCr
浏览 3提问于2016-12-29得票数 3
回答已采纳
2回答
我有一个包含时间戳字段的Hive表，它可以有任意的时区。(UTC/PST/CST.)我想把它们都转换成一个单一的时间戳，EST。它可以在蜂巢或火花源中完成。基本上，我在我的pyspark应用程序中使用它，这个应用程序在这个datetime字段上有一个分组逻辑，在这样做之前，我们希望将Hive表中的所有时间都转换为EST time。
侧边
浏览 1提问于2020-01-14得票数 0
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我想在上的笔记本中使用PySpark创建一个简单的数据格式。dataframe只有3列：
stringStartTimeStanp - 'HH:MM:SS:MI'*EndTimeStanp -数据类型，例如“时间戳”或可以在表单‘HH:MM:SS:MI’*EndTimeStanp中持有时间戳(无日期部分)的数据类型--类似于“时间戳”之类的数据类型或可以在表单'HH:MM:SS:MI'*中持有时间戳(无日期部分)的数据类型。
*小时:分钟:秒:毫秒，例如“15:59:59:59:59”
Example values for one row:
TimePeriod
浏览 2提问于2021-06-22得票数 4
回答已采纳
我有一个PySpark DataFrame df，它有一些列，如下所示。hour列采用UTC时间，我想创建一个基于time_zone列的具有本地时间的新列。我如何在PySpark中做到这一点？
df
+-------------------------+------------+
| hour | time_zone |
+-------------------------+------------+
|2019-10-16T20:00:00+0000 | US/Eastern |
|2019-10-15T23:0
浏览 2提问于2019-12-03得票数 5
回答已采纳
在我的PySpark代码中，我需要计算指定时间戳后在给定目录的任何子目录中创建的所有avro文件，并将其存储在变量中。
任何建议/例子，如何在PySpark中完成它将不胜感激！
浏览 4提问于2022-06-29得票数 -1
1回答
我正试图在现有的数据文件中合并一行。我有以下模式的现有数据:-
StructType(List(StructField(date,TimestampType,true),
StructField(time,StringType,>true),
StructField(size,IntegerType,true),
StructField(r_version,StringType,true),
StructField(r_arch,StringType,true),
浏览 2提问于2017-07-12得票数 0
我有带有时间戳的csv文件。我必须使用pyspark读取文件。但是时间戳我们不知道。请帮我看看怎么读？ 示例： filename - projectno_without_data_20211030.csv 我必须在不知道时间戳的情况下读取此格式- projectno_without_data_*.csv 我使用下面的代码- df_read_file = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').option("delimiter", '|').options(header='t
浏览 31提问于2021-11-17得票数 0
回答已采纳
1回答
如何创建带有时间戳的星火数据？
、、、、
如何使用python一步创建带有时间戳数据类型的Spark数据？这是我分两步做的。使用火花3.1.2
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
schema_sdf = StructType([
StructField("ts", TimestampType(), True),
StructField("myColumn", LongType(), True),
])
sdf = spark.createDataFrame( ( [ ( t
浏览 0提问于2022-06-29得票数 0
回答已采纳
我尝试从加载的json文件中读取自定义时间戳：
{"positionmessage":{"callsign": "PPH1", "name": "testschip-10", "mmsi": 100,"timestamplast": "2019-08-01T00:00:08Z"}}
{"positionmessage":{"callsign": "PPH2", "name": "testschip
浏览 2提问于2020-05-20得票数 0
回答已采纳
我准备火花与python程序，插入数据从2个表的基础上联接。目标表的最后一列有一个时间戳字段，该字段的值为create timestamp。
我尝试了current_timestamp和from_unixtime(unix_timestamp())。这两个函数似乎都不起作用。我现在试过了()。
例如，HiveContext(sc).sql("SELECT“+ from_unixtime(unix_timestamp()) +”")此语句在pyspark中出错，并显示"NameError: name 'from_unixtime‘is not defined“我已
浏览 0提问于2016-06-29得票数 0
在pyspark中，有没有办法将时间戳数据类型的dataframe列转换为格式为'YYYY-MM-DD‘格式的字符串？
浏览 3提问于2018-02-22得票数 14
回答已采纳
我可以使用datetime.datetime()创建类型为timestamp的新列
import datetime from pyspark.sql.functions import lit from pyspark.sql.types import * df = sqlContext.createDataFrame([(datetime.date(2015,4,8),)], StructType([StructField("date", DateType(), True)])) df = df.select(df.date, lit(datetime.datetime(201
浏览 1提问于2017-11-06得票数 2
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**load_options
).save() 我查看了文档并四处查看，但没有找到任何关于这方面的信息，无论是否可能(以及如何做)。有没有办法在pyspa
浏览 12提问于2019-10-02得票数 2
我想测量执行时间，并分析来自应用程序本身的Pyspark结构化流。例如，我希望使用以下命令执行Python脚本
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType
import time
if __name__ == "__main__":
sc = SparkSession.builder.master('spark://localhost:7077').getOrCreat
浏览 30提问于2019-11-09得票数 0
我想从Kafka主题中读取使用Python的Spark streaming的值。我使用的是带有spark-streaming-kafka-0-8支持的DStream应用程序接口(尽管已被弃用)。我的代码如下： from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
# Local SparkContext and StreamingContext (batch interv
浏览 22提问于2020-04-30得票数 0
1回答
我有这样的数据：
{"id":1,"createdAt":"2016-07-01T16:37:41-0400"}
{"id":2,"createdAt":"2016-07-01T16:37:41-0700"}
{"id":3,"createdAt":"2016-07-01T16:37:41-0400"}
{"id":4,"createdAt":"2016-07-01T16:37:41-0700"}
{&#
浏览 1提问于2016-07-09得票数 2
我正尝试在Pyspark的数据框中创建一个名为load_time_stamp的新列，它应该只包含截止到几秒的日期和时间，而不应该包含毫秒。
我已经写了下面的代码来做同样的事情，但是在这个过程中，一个新的列是用null值创建的，而不是我期望的时间戳值。
from pyspark.sql import functions as F
x.withColumn("load_time_stamp", F.to_timestamp(F.substring(F.current_timestamp(), 0, 19), "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss&#
浏览 0提问于2021-02-22得票数 1
1回答
当我尝试通过show()和display( dataframe )显示来自pyspark dataframe的date列时，这些数据列的格式是不同的。现在，我们如何得出数据帧中存在哪种日期格式？ 显示: 2018-02-15T06:47:19.000+0000 演出时间: 2018-02-15 06:47:19 ?
浏览 15提问于2021-04-23得票数 2
我在PySpark (Databricks)中有以下数据。如何将显示在dataframe中的确切文字时间戳提取为字符串？现在，使用下面的代码，我得到了："2022-02-25 06:32:29"而不是一些转换正在发生，其中包括“T”在内的毫秒部分。我想保留显示在dataframe上的文字字符串吗？
码
table = [x["ts"] for x in ts.rdd.collect()]
for row in table:
print(row)
浏览 2提问于2022-02-25得票数 1
我试图查询由PySpark作业生成的Parquet文件。时间戳字段中的数据将以十六进制字符串的形式出现。我试着使用CAST功能，但没有起作用。
是否存在修复此问题所需的设置。
感谢你的帮助。
谢谢
浏览 10提问于2022-05-25得票数 0
下面是下面的示例数据集。列的数据类型是时间戳
datetime_utc
2017-03-29T23:20:00Z
2017-04-17T19:00:00Z
我想从协调世界时间(协调世界时间)转换为中央标准时间(CST)。我知道如何在Python中这样做，但不知道如何在Pyspark中这样做。
浏览 1提问于2018-12-12得票数 0
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1回答
我正在尝试将字符串转换为时间标记格式。
from pyspark.sql.types import DateType
df = spark.createDataFrame([('28/Mar/2021:06:29:54 -0700',)], ['dt'])
df.select(date_format('dt', 'd/M/y:h:m:s Z').alias('date')).collect()
这似乎不起作用，可能是因为date_format函数不承认这是一种有效的格式。我明白了：
Row(date=None)
浏览 1提问于2021-04-01得票数 1
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我是新来的火花，PySpark说得更具体一点。我有一张看起来像
col_1 | col_2 | col_3
apple | red | 2016-01-28 00:56:55
banana | yellow | 2011-01-14 10:26:33.231
我有一个函数convert()，它将像2016-01-28 00:56:55这样的日期时间字符串(可能有毫秒也可能没有毫秒)转换为表示datetime的浮点数，比如1453971415。将这个函数应用于我的col_3的PySpark方法是什么，所以col_3中的所有时间戳都是unix？
浏览 4提问于2020-10-01得票数 0
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1回答
创建带有时间戳字段的数据
、、、、
在Databricks上，下面的代码片段
%python
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, TimestampType
from pyspark.sql import functions as F
data = [F.current_timestamp()]
schema = StructType([StructField("current_timestamp", TimestampType(), True)])
df = spark.createDataFrame(data, schema)
di
浏览 1提问于2022-07-11得票数 0
回答已采纳
我目前正在学习火花放电，我需要将格式为13/09/2021 20:45的一列字符串转换为仅为20:45的时间戳。
现在，我想我可以使用q1.withColumn("timestamp",to_timestamp("ts")) \ .show() ( q1是我的dataframe，ts是我们正在讨论的专栏)来将输入转换为DD/MM/YYYY :MM格式，但是返回的值仅为null。因此，我意识到我需要一个PySpark时间戳格式的输入(MM HH:mm:ss.SSSS)来将其转换为适当的时间戳。因此，我现在提出以下问题：
我如何将字符串dd/mm/yyyy :mm的
浏览 6提问于2021-09-24得票数 0
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我有一个时间戳值，即"2021-08-18T16:49:42.175-06:00“。如何在pyspark中将其转换为"2021-08-18T16:49:42.175Z“格式。
浏览 21提问于2021-08-19得票数 1
我正在尝试将unix_time转换为pyspark(数据库)中的日期时间格式。
示例数据(Test_data)
id unix_time
169042 1537569848
我创建的脚本是
test_data= test_data.withColumn('end_time', from_utc_timestamp(test_data.unix_time, 'PST'))
我收到以下错误:-
由于数据类型不匹配而导致的：参数%1需要timestamp类型，但'unix_time‘是bigint类型
更新
输出
unix_time=1537
浏览 146提问于2019-06-27得票数 1
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1回答
我有一个PSspark格式的DataFrame，格式如下
Date Id Name Hours Dno Dname
12/11/2013 1 sam 8 102 It
12/10/2013 2 Ram 7 102 It
11/10/2013 3 Jack 8 103 Accounts
12/11/2013 4 Jim 9 101 Marketing
我想做基于dno的分区，并保存为表格在蜂窝使用拼图格式。
df.write.saveAsTable(
'
浏览 2提问于2017-01-19得票数 2
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上下文：
按键进行聚合，每键可能有数百万行。
在行中添加功能。要做到这一点，我们必须知道前一行(按键和时间戳)。目前，我们使用了groupByKey并完成了Iterable的工作。
我们试过：
向执行程序/驱动程序添加更多内存
更改分区数
更改允许给执行者/驱动程序的内存已生效。它只对10k或100 k行按键工作。未来可能发生的数以百万计的按键排列的行呢？
似乎有一些关于这类问题的工作：。
但是它是针对PySpark的，而不是针对我们目前使用的Scala
我的问题是：
如果我知道我必须专门在PySpark中工作，那么等待处理这类问题的新特性会更好吗？
另
浏览 1提问于2014-10-30得票数 0
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4回答
我的数据在pyspark ('pyspark.sql.dataframe.DataFrame')中。其中一列以Twitter字符串格式存储日期时间。
我为python找到了几个解决方案，但是没有具体的解决方案。
这是列的样子。
+------------------------------+----+
|created_at(string format) |date|
+------------------------------+----+
|Tue Mar 26 02:29:54 +0000 2019|null|
|Tue Mar 26 02:29:54 +0000
浏览 0提问于2019-05-03得票数 1
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我在PySpark 3.0.1的中找到了用于jdbc函数的文档，它说：
列-将用于分区的数值、日期或时间戳类型列的名称。
我认为它接受一个datetime列来划分查询。
因此，我在EMR-6.2.0 (PySpark 3.0.1)上尝试了这个方法：
sql_conn_params = get_spark_conn_params() # my function
sql_conn_params['column'] ='EVENT_CAPTURED'
sql_conn_params['numPartitions'] = 8
# sql_conn_p
浏览 6提问于2021-02-06得票数 2
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我正在研究一份关于Pyspark的数据。一列由与时间对应的整数值组成：
data.select('TIME').show(4)
+------------------+
|TIME |
+------------------+
| 925|
| 2205|
| 2205|
| 2205|
+------------------+
我想用15分钟的时间步长，把这一次的值缩短到最近的值，以便得到：
+------------------+
|TIME_
浏览 0提问于2018-05-15得票数 2
回答已采纳
我有一个pyspark中的dataframe，它有一个时间戳字符串列，格式如下：
"11/21/2018 07:21:49下午“
这是24小时格式的
不管日期如何，我只想根据这个字符串时间戳的时间部分过滤dataframe中的行。例如，我希望保持所有在下午2:00到4:00之间的行都包括在内。
我尝试了以下提取的HH:mm:ss和使用之间的功能，但它是无效的。
# Grabbing only time portion from datetime column
import pyspark.sql.functions as F
time_format = "HH:mm:ss
浏览 3提问于2020-11-23得票数 1
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编辑:我使用的是pyspark 2.0.2，不能使用更高的版本。
我有一些带有零偏移量的时间戳字段的源数据，我只是想从这个字段中提取日期和小时。但是，spark在检索日期和小时之前将此时间戳转换为本地时间(在我的示例中为EDT)。使用UDF从时间戳字段中剥离T和Z并应用相同的上述函数是可行的，但对于我需要的东西，这似乎是一种愚蠢的方式。有什么想法吗？
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import date_format, hour
spark = (
SparkSession
.b
浏览 0提问于2018-04-24得票数 3
2回答
在PySpark中使用微秒时间戳
、、、、
我有一个时间格式为20190111-08:15:45.275753的pyspark数据帧。我想把它转换成时间戳格式，保持微秒的粒度。然而，似乎很难保持微秒，因为在pyspark中的所有时间转换都会产生秒？
你有关于如何做到这一点的线索吗？请注意，将其转换为pandas等不会起作用，因为数据集很大，所以我需要一种有效的方法来实现这一点。下面是我如何做到这一点的示例
time_df = spark.createDataFrame([('20150408-01:12:04.275753',)], ['dt'])
res = time_df.withColumn(
浏览 0提问于2019-01-17得票数 4
我想使用to_timestamp函数来格式化pyspark中的时间戳。如何才能在不更改时区或省略某些日期的情况下完成此操作。？ from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.functions import col, udf, to_timestamp
date_format = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss"
vals = [('2018-03-11T02:39:00Z'), ('2018-03-11T01:39:00Z'), ('
浏览 21提问于2019-01-09得票数 0
1回答
col1 col2
0 2017年-02-04 10:41:00.0000000
1 B 2017-02-04 10:41:00.0000000
2 C 2017-02-04 10:41:00.0000000
3 D 2017-02-04 10:41:00.0000000
4 E 2017-02-03 06:13:00.0000000
我有多个，所有的列数据类型都是字符串。我想过滤掉那些像模式一样有日期时间的列名。假设上面给出了这个，并将所有列的数据类型作为字符串。我想要编写一段代码，自动检测具有日期时间格式值的列。因此，在上面的dataframe中，它应该返回col2作为输出。我在Pyt
浏览 10提问于2021-06-01得票数 0
我正在将数据库从SQL Server迁移到MariaDB，但是遇到了MariaDB的时间戳范围限制的问题。 我有一个填充数据库的PySpark项目，在覆盖模式下使用DataFrameWriter.jdbc()创建表。WHen与SQL Server一起工作时，Spark将自己的时间戳数据类型转换为SQL Server的DATETIME2数据类型，这种数据类型工作得很好。但是，当使用MariaDB时，它会将其转换为MariaDB自己的时间戳，时间戳的范围是2038年。这会给所有包含大于该值的表带来麻烦。 我知道MariaDB有一个DATETIME类型，它与SQL Server的DATETIME具
浏览 11提问于2019-02-21得票数 0
在pyspark中将"06/02/2019 7:30 AM“时间戳解析为24小时时钟时间戳
这是我的Dataframe的模式：
root
|-- Customer_Site_ID: string (nullable = true)
|-- ReceivedDate: string (nullable = true)
|-- BattV: double (nullable = true)
转换为24小时DateTime
from pyspark.sql.functions import to_timestamp
# raw_data_10_sites
浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
我的Fluent位Docker容器正在向通过STDIN接收的日志中添加带有本地时间的时间戳；否则，通过rsyslog或日志接收的所有日志似乎都具有UTC时间格式。
我有一个基本的EFK堆栈，作为远程收集器运行Fluent位容器，它将所有日志转发给FluentD中心收集器，后者正在将所有内容推入Elasticsearch中。
我在Fluent位配置文件中添加了一个过滤器，在该文件中，我尝试了许多修改时间戳的方法，但都没有效果。看来我想得太多了；修改时间戳应该容易得多。
以下是我尝试用fluent-bit.conf过滤器修改时间戳的所有方法
[FILTER]
Name re
浏览 1提问于2020-01-27得票数 1
2回答
我有一个平面文件，它混合了普通列和Json列 2020-08-05 00:00:04,489|{"Colour":"Blue", "Reason":"Sky","number":"1"}
2020-10-05 00:00:04,489|{"Colour":"Yellow", "Reason":"Flower","number":"2"} 我想像这样使用pyspark将其展平： |Timestamp|Co
浏览 10提问于2021-04-14得票数 0
我对火花和火花很陌生，刚开始使用火花2.0。我试图将服务器上的时间戳( POSIX/Unix格式)转换为常规日期(如yyyy& time)，但无法这样做。我使用了以下两个命令：
df_new = df.withColumn('fromTimestamp', f.from_unixtime(df['timestamp'], 'yyyy-mm-dd HH:mm:ss'))
和
df.select("timestamp",from_unixtime(f.col("timestamp"))).show()
其中
浏览 8提问于2021-03-03得票数 1
回答已采纳
1回答
我在pyspark有一个数据帧。这是它看起来的样子，
+---------+---------+
|timestamp| price |
+---------+---------+
|670098928| 50 |
|670098930| 53 |
|670098934| 55 |
+---------+---------+
我想用之前的状态来填补时间戳中的空白，这样我就可以得到一个完美的集合来计算时间加权平均值。下面是输出应该是什么样子-
+---------+---------+
|timestamp| price |
+---------+-----
浏览 4提问于2016-08-18得票数 2
1回答
基本上，我需要查看时间戳值列表的累积时间(分钟)。
Timestamp cum
2017-06-04 02:58:00, 0
2017-06-04 03:02:00, 4
2017-06-04 03:05:00, 7
2017-06-04 03:10:00, 12
这是我正在研究的想法：
from pyspark.sql import Window as W
windowSpec =W.partitionBy(A["userid"]).orderBy(A["eventtime"])
acumEvent
浏览 0提问于2017-08-10得票数 1
回答已采纳
我在Python2.7中使用Pyspark。我在字符串中有一个日期列(带有ms)，并且希望转换为时间戳。
这就是我迄今所尝试过的
df = df.withColumn('end_time', from_unixtime(unix_timestamp(df.end_time, '%Y-%M-%d %H:%m:%S.%f')) )
printSchema()显示end_time: string (nullable = true)
当我将时间戳作为变量的类型使用时
浏览 0提问于2019-01-24得票数 7
回答已采纳
1回答
我正在尝试重新创建我已经用Python使用Databricks完成的一些工作。我有一个数据，其中有一个名为“time”的列，以纳秒为单位。在Python中，我使用以下代码将字段转换为适当的日期时间值：
import pandas as pd
# Convert time field from nanoseconds into datetime
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit='ns')
此代码将下列值1642778070000000000转换为2022-01-21 15:14:30.现在
浏览 5提问于2022-07-05得票数 0
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我有一个包含三列的PySpark数据格式。前两列以数组作为它们的元素，而最后一列给出最后一列的数组长度。以下是PySpark数据文件：
+---------------------+---------------------+-----+
| c1| c2|lenc2|
+---------------------+---------------------+-----+
|[2017-02-14 00:00:00]|[2017-02-24 00:00:00]| 1|
|[2017-01-16 00:00:00]|
浏览 3提问于2019-12-07得票数 1
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