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pyspark 문자열을 날짜 형식으로 변환
나는 다음과 같은 형식의 문자열 열이 있는 날짜 pyspark 데이터 프레임을 가지고 있습니다.MM-dd-yyyy
날짜란으로 바꾸려고 합니다
노력했습니다.
df.select(to_date(df.STRING_COLUMN).alias('new_date')).show()
그리고 난 일련의 널들을 받습니다.누가 도와줄 수 있습니까?
업데이트(1/10/2018):
Spark 2.2+의 경우 가장 좋은 방법은 둘 다 지원하는 or 기능을 사용하는 것일 것입니다.format
논쟁.문서에서:
>>> 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))]
원본 답변(Spark < 2.2의 경우)
Audf 없이 이 작업을 수행할 수 있습니다(바람직한가요?).
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|
#+----------+-------------------+
from datetime import datetime
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import DateType
# Creation of a dummy dataframe:
df1 = sqlContext.createDataFrame([("11/25/1991","11/24/1991","11/30/1991"),
("11/25/1391","11/24/1992","11/30/1992")], schema=['first', 'second', 'third'])
# Setting an user define function:
# This function converts the string cell into a date:
func = udf (lambda x: datetime.strptime(x, '%m/%d/%Y'), DateType())
df = df1.withColumn('test', func(col('first')))
df.show()
df.printSchema()
출력은 다음과 같습니다.
+----------+----------+----------+----------+
| first| second| third| test|
+----------+----------+----------+----------+
|11/25/1991|11/24/1991|11/30/1991|1991-01-25|
|11/25/1391|11/24/1992|11/30/1992|1391-01-17|
+----------+----------+----------+----------+
root
|-- first: string (nullable = true)
|-- second: string (nullable = true)
|-- third: string (nullable = true)
|-- test: date (nullable = true)
저는 스트레스 타임(struptime)캐스트를 사용하면 또 다른 깨끗한 솔루션을 얻을 수 있습니다.
from pyspark.sql.types import DateType
spark_df1 = spark_df.withColumn("record_date",spark_df['order_submitted_date'].cast(DateType()))
#below is the result
spark_df1.select('order_submitted_date','record_date').show(10,False)
+---------------------+-----------+
|order_submitted_date |record_date|
+---------------------+-----------+
|2015-08-19 12:54:16.0|2015-08-19 |
|2016-04-14 13:55:50.0|2016-04-14 |
|2013-10-11 18:23:36.0|2013-10-11 |
|2015-08-19 20:18:55.0|2015-08-19 |
|2015-08-20 12:07:40.0|2015-08-20 |
|2013-10-11 21:24:12.0|2013-10-11 |
|2013-10-11 23:29:28.0|2013-10-11 |
|2015-08-20 16:59:35.0|2015-08-20 |
|2015-08-20 17:32:03.0|2015-08-20 |
|2016-04-13 16:56:21.0|2016-04-13 |
승인된 답변의 업데이트에서 다음에 대한 예제가 보이지 않습니다.to_date
기능을 사용하는 또 다른 솔루션은 다음과 같습니다.
from pyspark.sql import functions as F
df = df.withColumn(
'new_date',
F.to_date(
F.unix_timestamp('STRINGCOLUMN', 'MM-dd-yyyy').cast('timestamp')))
누군가를 도울 수 있는 내 코드를 공유하는 것을 생각하는 것은 아마도 그렇게 많은 답이 아닐 것입니다.
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import to_date
spark = SparkSession.builder.appName("Python Spark SQL basic example")\
.config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
df = spark.createDataFrame([('2019-06-22',)], ['t'])
df1 = df.select(to_date(df.t, 'yyyy-MM-dd').alias('dt'))
print df1
print df1.show()
산출량
DataFrame[dt: date]
+----------+
| dt|
+----------+
|2019-06-22|
+----------+
datetime을 변환하려면 위 코드를 date로 변환하고 to_moday를 사용합니다.혹시 의심이 있으시면 말씀해주세요.
시도해 보기:
df = spark.createDataFrame([('2018-07-27 10:30:00',)], ['Date_col'])
df.select(from_unixtime(unix_timestamp(df.Date_col, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')).alias('dt_col'))
df.show()
+-------------------+
| Date_col|
+-------------------+
|2018-07-27 10:30:00|
+-------------------+
언급URL : https://stackoverflow.com/questions/38080748/convert-pyspark-string-to-date-format
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