前端将2024-05-23 10:20:03.0转换成2024-05-23 10:20:03

前端通常会使用JavaScript的Date对象来处理日期和时间的格式化。如果你有一个ISO 8601格式的字符串 "2024-05-23T10:20:03.000Z"，想要转换成"2024-05-23 10:20:03"这种形式，你可以这样做：

var dateStr = "2024-05-23T10:20:03.000Z";
var date = new Date(dateStr); // 将字符串解析为Date对象
var formattedDate = date.toLocaleString("zh-CN", { // 格式化为本地日期时间
    year: 'numeric',
    month: '2-digit',
    day: '2-digit',
    hour: '2-digit',
    minute: '2-digit',
    second: '2-digit'
});
console.log(formattedDate);

这将会得到 "2024年05月23日10时20分03秒" 的格式，注意浏览器可能会根据用户的设置显示不同的时间部分，如月份前缀可能是“五月”而不是“05”。

相关问题

|sku_id| price| +------+-------+ |186976| 687.04| | act_date| act_time| user| act_type| sku| +----------+----------+-------+--------+------+------+ |2018-03-11|23:54:29.0| 267467| 2|186976| |2018-03-26|16:16:03.0| 709681| 2|327755| | act_date| act_time| user| act_type| sku| price| +----------+----------+-------+--------+------+------+ |2018-03-11|23:54:29.0| 267467| 2|186976|687.04| |2018-03-26|16:16:03.0| 709681| 2|327755|1588.5| 用spark程序实现以上需求，注意上面三个都是DataFrame

根据您提供的需求，我可以提供以下Spark程序实现：

from pyspark.sql.functions import first

# 读取原始数据为DataFrame
df1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/df1.csv")
df2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/df2.csv")
df3 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/df3.csv")

# 合并df1和df2，以df1为基础
df_merge = df1.join(df2, on=["act_date", "act_time", "user", "act_type", "sku"], how="outer")

# 合并df_merge和df3，以df_merge为基础
df_result = df_merge.join(df3, on="sku", how="outer") \
                   .groupBy("sku") \
                   .agg(first("price").alias("price"))

# 打印结果
df_result.show()

上述代码中，我们首先使用`spark.read`方法将三个CSV文件读取为DataFrame。然后使用`join`方法合并df1和df2，以df1为基础，再将结果与df3合并，以df_merge为基础。最后使用`groupBy`和`agg`方法计算每个sku的唯一价格，并将结果存储在df_result中。最后使用`show`方法打印结果。

parseFloat(0.3) <= parseFloat(0.6.03.0.6) 怎麼樣修改把這種 parseFloat(0.6.03.0.6) 不符合的數據判斷出來

在JavaScript中，`parseFloat()`函数用于将字符串解析成浮点数。当你尝试解析像 `0.6.03.0.6` 这样的字符串，因为包含非数字字符（`.`不是有效的数字部分），它会返回NaN（Not a Number）。所以原始比较 `parseFloat(0.3) <= parseFloat(0.6.03.0.6)` 实际上会变成 `0.3 <= NaN`，由于NaN不会等于任何值（包括它自身），这个表达式始终为假。

为了判断这样的不符合浮点数格式的数据，你可以先检查解析结果是否为NaN。这里是一个例子：

function isValidFloat(str) {
    const num = parseFloat(str);
    return !isNaN(num);
}

const input1 = "0.3";
const input2 = "0.6.03.0.6";

if (isValidFloat(input1) && !isValidFloat(input2)) {
    console.log(`${input1} 是有效浮点数`);
    console.log(`${input2} 不是有效浮点数`);
}

在这个示例中，`isValidFloat()` 函数会检查输入的字符串是否能成功转换为浮点数而不返回NaN。如果第一个输入是有效而第二个不是，那么会打印相应的消息。