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pyspark文字列を日付形式に変換する 質問する

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pyspark文字列を日付形式に変換する 質問する

形式の文字列列を持つ日付 pyspark データフレームがありMM-dd-yyyy、これを日付列に変換しようとしています。

私は試した：

df.select(to_date(df.STRING_COLUMN).alias('new_date')).show()

そして、null の文字列が表示されます。誰か助けてくれませんか?

ベストアンサー1

アップデート(2018年1月10日):

Spark 2.2以降では、おそらくこれを実行する最良の方法はto_dateまたはto_timestamp関数はどちらもformat引数をサポートしています。ドキュメントから:

>>> from pyspark.sql.functions import to_timestamp
>>> df = spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t'])
>>> df.select(to_timestamp(df.t, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss').alias('dt')).collect()
[Row(dt=datetime.datetime(1997, 2, 28, 10, 30))]

元の回答(Spark < 2.2 の場合)

これを UDF なしで実行することも可能です (望ましいでしょうか)。

from pyspark.sql.functions import unix_timestamp, from_unixtime

df = spark.createDataFrame(
    [("11/25/1991",), ("11/24/1991",), ("11/30/1991",)], 
    ['date_str']
)

df2 = df.select(
    'date_str', 
    from_unixtime(unix_timestamp('date_str', 'MM/dd/yyy')).alias('date')
)

print(df2)
#DataFrame[date_str: string, date: timestamp]

df2.show(truncate=False)
#+----------+-------------------+
#|date_str  |date               |
#+----------+-------------------+
#|11/25/1991|1991-11-25 00:00:00|
#|11/24/1991|1991-11-24 00:00:00|
#|11/30/1991|1991-11-30 00:00:00|
#+----------+-------------------+

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