.withColumn("timestamp", date_format(unix_timestamp($"timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))帮我改正代码

很抱歉，我的之前的回答有误，因为 `date_format` 函数的第一个参数需要是 `timestamp` 类型，而 `unix_timestamp` 函数返回的是 `bigint` 类型。正确的做法是先使用 `from_unixtime` 函数将 `unix_timestamp` 函数返回的 `bigint` 类型转换为 `timestamp` 类型，然后再使用 `date_format` 函数进行格式化。因此，正确的代码应该是：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = spark.read.format("csv").load("input.csv")
val formattedDf = df.withColumn("timestamp", from_unixtime(unix_timestamp($"timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS")).cast("timestamp"))
                    .withColumn("formatted_timestamp", date_format($"timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
formattedDf.show()

在上面的示例中，我们首先使用 `unix_timestamp` 函数将 `timestamp` 列中的字符串转换为 Unix 时间戳，然后使用 `from_unixtime` 函数将 Unix 时间戳转换为 `timestamp` 类型，并将结果保存到新的 `timestamp` 列中。最后，我们使用 `date_format` 函数对 `timestamp` 列进行格式化，将结果保存到 `formatted_timestamp` 列中。