在 Pyspark 中将列类型从字符串更改为日期答案

【问题标题】：Change column type from string to date in Pyspark在 Pyspark 中将列类型从字符串更改为日期
【发布时间】：2017-12-23 14:32:09
【问题描述】：

我正在尝试将我的列类型从字符串更改为日期。我咨询了以下人员的答案：

当我尝试应用链接 1 中的答案时，我得到了 null 结果，所以我参考了链接 2 中的答案，但我不明白这部分：

output_format = ...  # Some SimpleDateFormat string

【问题讨论】：

标签： python pyspark

【解决方案1】：

from pyspark.sql.functions import col, unix_timestamp, to_date

#sample data
df = sc.parallelize([['12-21-2006'],
                     ['05-30-2007'],
                     ['01-01-1984'],
                     ['12-24-2017']]).toDF(["date_in_strFormat"])
df.printSchema()

df = df.withColumn('date_in_dateFormat', 
                   to_date(unix_timestamp(col('date_in_strFormat'), 'MM-dd-yyyy').cast("timestamp")))
df.show()
df.printSchema()

输出是：

root
 |-- date_in_strFormat: string (nullable = true)

+-----------------+------------------+
|date_in_strFormat|date_in_dateFormat|
+-----------------+------------------+
|       12-21-2006|        2006-12-21|
|       05-30-2007|        2007-05-30|
|       01-01-1984|        1984-01-01|
|       12-24-2017|        2017-12-24|
+-----------------+------------------+

root
 |-- date_in_strFormat: string (nullable = true)
 |-- date_in_dateFormat: date (nullable = true)

【讨论】：

天哪，这有帮助，但只是部分帮助 :( 一些日期仍然返回空值。就像只有一些被转换？
您需要检查字符串列中的日期格式。它应该在MM-dd-yyyy 中，否则它将返回null。
我的日期的原始字符串写在 dd/MM/yyyy 中。我在您编写的代码中使用了它，就像我说的那样，只有一些被转换为日期类型......

【解决方案2】：

简单的方法：

from pyspark.sql.types import *
df_1 = df.withColumn("col_with_date_format",
df["col_with_date_format"].cast(DateType()))

【讨论】：

【解决方案3】：

这是使用默认 to_date 函数的更简单的方法：

from pyspark.sql import functions as F
df= df.withColumn('col_with_date_format',F.to_date(df.col_with_str_format))

【讨论】：