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Python PySpark SQL Functions date_format方法用法及代碼示例


PySpark SQL 函數的date_format(~) 方法將日期、時間戳或字符串轉換為指定格式的日期字符串。

參數

1.date | Columnstring

日期列 - 可以是日期、時間戳或字符串類型。

2. format | string

生成的日期字符串的格式。

返回值

日期字符串的 Column 對象。

例子

格式化 PySpark DataFrame 中的日期字符串

考慮以下帶有一些日期字符串的 PySpark DataFrame:

df = spark.createDataFrame([["Alex", "1995-12-16"], ["Bob", "1998-05-06"]], ["name", "birthday"])
df.show()



+----+----------+
|name|  birthday|
+----+----------+
|Alex|1995-12-16|
| Bob|1998-05-06|
+----+----------+

要轉換列 birthday 中的日期字符串:

from pyspark.sql import functions as F
df.select(F.date_format("birthday", "dd/MM/yyyy").alias("birthday_new")).show()



+------------+
|birthday_new|
+------------+
|  16/12/1995|
|  06/05/1998|
+------------+

這裏,:

  • "dd/MM/yyyy" 表示以日、月、年開頭的日期字符串。

  • alias(~) 用於為 date_format(~) 返回的 Column 對象命名。

格式化 PySpark DataFrame 中的日期時間值

考慮以下帶有一些日期時間值的 PySpark DataFrame:

import datetime
df = spark.createDataFrame([["Alex", datetime.date(1995,12,16)], ["Bob", datetime.date(1995,5,9)]], ["name", "birthday"])
df.show()



+----+----------+
|name|  birthday|
+----+----------+
|Alex|1995-12-16|
| Bob|1995-05-09|
+----+----------+

要轉換列 birthday 中的日期時間值:

df.select(F.date_format("birthday", "dd-MM-yyyy").alias("birthday_new")).show()



+------------+
|birthday_new|
+------------+
|  16-12-1995|
|  06-05-1998|
+------------+

在這裏,我們使用日期格式 "dd-MM-yyyy" ,這意味著先是日,然後是月,然後是年。我們還將列名 "birthday_new" 分配給 date_format() 返回的 Column

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 PySpark SQL Functions | date_format method。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。