pyspark 怎么将时间戳转换为时间

可以使用 pyspark 中的 from_unixtime 函数将时间戳转换为时间。示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import from_unixtime

# 假设时间戳列名为 timestamp，时间格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss
df = df.withColumn("time", from_unixtime("timestamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))

其中，第一个参数为时间戳列名，第二个参数为时间格式。可以根据实际情况修改时间格式。

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pyspark 怎么转换时间格斯

您可以使用 pyspark 中的 to_timestamp 函数将时间字符串转换为时间戳，然后使用 from_unixtime 函数将时间戳转换为指定格式的时间字符串。例如，以下代码将时间字符串转换为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss 格式的时间字符串：

from pyspark.sql.functions import to_timestamp, from_unixtime

df = spark.createDataFrame([(1, "2022-01-01 12:00:00")], ["id", "time_str"])
df = df.withColumn("time_stamp", to_timestamp("time_str", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
df = df.withColumn("time_str_new", from_unixtime("time_stamp", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
df.show()

输出结果为：

+---+-------------------+-------------------+
| id| time_str| time_str_new|
+---+-------------------+-------------------+
| 1|2022-01-01 12:00:00|2022-01-01 12:00:00|
+---+-------------------+-------------------+

pyspark转换数据类型

Pyspark中的DataFrame是一种分布式的数据结构，支持各种数据类型。当你需要转换数据类型时，可以使用内置的一些函数：

1. `astype()`: 这个函数用于将一列或多列的数据类型转换成指定的类型。例如，如果你有一个包含字符串的列，想要转换为整数，你可以这样做：

   df['column_name'] = df['column_name'].astype('int')

2. `to_date()` 和 `to_timestamp()`: 如果你需要将字符串转换为日期或时间戳，这两个函数很有帮助。例如：

   df['date_column'] = df['date_column'].to_date()
   df['timestamp_column'] = df['timestamp_column'].to_timestamp()

3. `coalesce()`: 当有多种类型存在，且不确定具体类型时，可以先尝试转换，如果失败再保留原有类型：

   converted_column = df['column_name'].cast('string').coalesce(df['column_name'])

注意，不是所有类型都可以直接转换，可能会遇到错误，所以在转换前最好检查一下数据是否适合目标类型。