假设有一个日期框架,其中的一列包含日期作为字符串。为此,我们创建以下dataFrame作为示例:
# Importing sql types
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType, StructType, StructField, DoubleType, FloatType, DateType
from pyspark.sql.functions import date_format
import random
import time
def strTimeProp(start, end, format, prop):
stime = time.mktime(time.strptime(start, format)) # Parse a string representing a time according to a format
etime = time.mktime(time.strptime(end, format))
ptime = stime + prop * (etime - stime)
return time.strftime(format, time.localtime(ptime))
def randomDate(start, end, prop):
return strTimeProp(start, end, '%m-%d-%Y', prop)
# Creación de un dataframe de prueba:
schema = StructType(
[
StructField("dates1", StringType(), True),
StructField("dates2", StringType(), True)
]
)
size = 32
numCol1 = [str(randomDate("1-1-1991", "1-1-1992", random.random())) for number in range(size)]
numCol2 = [str(randomDate("1-1-1991", "1-1-1992", random.random())) for number in range(size)]
# Building dataFrame:
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.createDataFrame(list(zip(numCol1, numCol2)),schema=schema)
df.show(5)
在上面的代码中,将生成一个随机日期列,下面是一个示例:
+----------+----------+
| dates1| dates2|
+----------+----------+
|12-21-1991|05-30-1991|
|05-28-1991|01-23-1991|
|03-01-1991|08-05-1991|
|07-15-1991|05-13-1991|
|07-21-1991|11-10-1991|
+----------+----------+
我正在尝试使用以下代码(来自pySpark文档)更改日期格式:
# Changing date formats:
df.select(date_format('dates1', 'MM-dd-yyy').alias('newFormat')).show(5)
但是我得到这个不好的结果:
+---------+
|newFormat|
+---------+
| null|
| null|
| null|
| null|
| null|
+---------+
我想有一个与字符串dataType有关的问题,但与此同时,我不明白为什么下面的代码行得通,而上面的代码却行不通。
fechas = ['1000-01-01', '1000-01-15']
df = sqlContext.createDataFrame(list(zip(fechas, fechas)), ['dates', 'd'])
df.show()
# Changing date formats:
df.select(date_format('dates', 'MM-dd-yyy').alias('newFormat')).show()
输出:
+----------+----------+
| dates| d|
+----------+----------+
|1000-01-01|1000-01-01|
|1000-01-15|1000-01-15|
+----------+----------+
+----------+
| newFormat|
+----------+
|01-01-1000|
|01-15-1000|
+----------+
这是我想要的最后结果。
它不起作用,因为您的数据不是有效的ISO 8601表示形式,并且转换为最新版本会返回NULL
:
sqlContext.sql("SELECT CAST('12-21-1991' AS DATE)").show()
## +----+
## | _c0|
## +----+
## |null|
## +----+
您必须先使用自定义格式解析数据:
output_format = ... # Some SimpleDateFormat string
df.select(date_format(
unix_timestamp("dates1", "MM-dd-yyyy").cast("timestamp"),
output_format
))
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