从 PySpark 中的月份和年份字符串列创建时间戳

Question

我想创建一个时间戳列，以从分别包含月份和年份的两列创建折线图。 df 看起来像这样： 我知道我可以创建一个字符串 concat 然后将其转换为日期时间列：

df.select('*', concat('01', df['month'], df['year']).alias('date')).withColumn("date", df['date'].cast(TimestampType()))

但我想要一种使用内置 PySpark 功能的更简洁的方法，该功能还可以帮助我创建其他日期部分，如周数、季度等。有什么建议吗？

Answer 1

您必须将字符串连接一次，创建timestamp 类型列，然后您可以轻松提取week、quarter 等。

您可以使用此功能（并对其进行编辑以创建您需要的任何其他列）：

def spark_date_parsing(df, date_column, date_format):
    """
    Parses the date column given the date format in a spark dataframe
    NOTE: This is a Pyspark implementation

    Parameters
    ----------
    :param df: Spark dataframe having a date column
    :param date_column: Name of the date column
    :param date_format: Simple Date Format (Java-style) of the dates in the date column

    Returns
    -------
    :return: A spark dataframe with a parsed date column
    """
    df = df.withColumn(date_column, F.to_timestamp(F.col(date_column), date_format))
    # Spark returns 'null' if the parsing fails, so first check the count of null values
    # If parse_fail_count = 0, return parsed column else raise error
    parse_fail_count = df.select(
        ([F.count(F.when(F.col(date_column).isNull(), date_column))])
    ).collect()[0][0]
    if parse_fail_count == 0:
        return df
    else:
        raise ValueError(
            f"Incorrect date format '{date_format}' for date column '{date_column}'"
        )

用法（无论您的结果日期格式是什么）：

df = spark_date_parsing(df, "date", "dd/MM/yyyy")