pyspark sql 用timestamp区分每周

以下是使用PySpark SQL将日期转换为每周的方法：

from pyspark.sql.functions import date_format, unix_timestamp, from_unixtime, weekofyear

# 假设openingHours列的格式为yyyyMMddHHmmss
df = spark.read.csv("file.csv", header=True) # 读取csv文件
df = df.withColumn("timestamp", from_unixtime(unix_timestamp(df["openingHours"].substr(1, 14), "yyyyMMddHHmmss"))) # 将openingHours列转换为timestamp类型
df = df.withColumn("week", weekofyear(df["timestamp"])) # 获取每周的周数
df.show() # 显示结果

在上述代码中，我们首先使用`unix_timestamp`函数将openingHours列转换为Unix时间戳，然后使用`from_unixtime`函数将其转换为timestamp类型。接下来，我们使用`weekofyear`函数获取每周的周数，并将其添加为一个新列。最后，我们使用`show`函数显示结果。

相关问题

SQLserve timestamp

SQL Server timestamp 数据类型是一种二进制数字，用于标记数据库中数据修改的相对顺序，而与时间和日期无关。它最初是为了支持 SQL Server 恢复算法而设计的。每次修改页时，都会使用当前的 @@DBTS 值对其做一次标记，然后 @@DBTS 加1。这样可以帮助恢复过程确定页修改的相对次序。但是需要注意的是，timestamp 值与时间没有任何关系。[1]

在 SQL Server 中，timestamp 类型是一种自动生成的数据类型，用于储存一个二进制数字。每次插入或更新记录时，timestamp 值都会自动更新，而不能由用户显式赋值。[2]

需要注意的是，Transact-SQL timestamp 数据类型与 SQL-2003 标准中定义的 timestamp 数据类型不同。在 SQL-2003 标准中，timestamp 数据类型等同于 Transact-SQL datetime 数据类型。[3]

sql的TIMESTAMP

在SQL中，TIMESTAMP是一种用于存储日期和时间的数据类型。它可以用来表示从1970年1月1日午夜（格林威治标准时间）开始经过的秒数。TIMESTAMP数据类型通常用于记录和跟踪时间相关的信息。

TIMESTAMP数据类型具有以下特点：
1. 精确度：通常精确到秒级别，但某些数据库系统也支持更高的精确度，如毫秒或微秒。
2. 范围：取决于数据库系统，但通常范围从1970年1月1日到2038年12月31日。
3. 存储大小：通常占用4字节或8字节的存储空间，具体取决于数据库系统。

使用TIMESTAMP数据类型可以进行各种日期和时间操作，如比较、计算和格式化。可以使用内置函数来处理TIMESTAMP数据类型，例如获取当前时间、将日期转换为字符串等。