Chuyển đổi chuỗi pyspark sang định dạng ngày tháng

Tôi có khung dữ liệu pyspark ngày tháng với cột chuỗi ở định dạng MM-dd-yyyyvà tôi đang cố chuyển đổi khung này thành cột ngày tháng.

Tôi đã thử:

df.select(to_date(df.STRING_COLUMN).alias('new_date')).show()

và tôi nhận được một chuỗi null. Có ai giúp được không?

Cập nhật (1/10/2018):

Đối với Spark 2.2+, cách tốt nhất để làm điều này có lẽ là sử dụng hàm to_datehoặc to_timestamp, cả hai đều hỗ trợ formatđối số. Từ các tài liệu:

>>> from pyspark.sql.functions import to_timestamp
>>> df = spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t'])
>>> df.select(to_timestamp(df.t, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss').alias('dt')).collect()
[Row(dt=datetime.datetime(1997, 2, 28, 10, 30))]

Câu trả lời gốc (dành cho Spark <2.2)

Có thể (thích hơn?) Để làm điều này mà không có udf:

from pyspark.sql.functions import unix_timestamp, from_unixtime

df = spark.createDataFrame(
    [("11/25/1991",), ("11/24/1991",), ("11/30/1991",)], 
    ['date_str']
)

df2 = df.select(
    'date_str', 
    from_unixtime(unix_timestamp('date_str', 'MM/dd/yyy')).alias('date')
)

print(df2)
#DataFrame[date_str: string, date: timestamp]

df2.show(truncate=False)
#+----------+-------------------+
#|date_str  |date               |
#+----------+-------------------+
#|11/25/1991|1991-11-25 00:00:00|
#|11/24/1991|1991-11-24 00:00:00|
#|11/30/1991|1991-11-30 00:00:00|
#+----------+-------------------+

from datetime import datetime
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import DateType



# Creation of a dummy dataframe:
df1 = sqlContext.createDataFrame([("11/25/1991","11/24/1991","11/30/1991"), 
                            ("11/25/1391","11/24/1992","11/30/1992")], schema=['first', 'second', 'third'])

# Setting an user define function:
# This function converts the string cell into a date:
func =  udf (lambda x: datetime.strptime(x, '%m/%d/%Y'), DateType())

df = df1.withColumn('test', func(col('first')))

df.show()

df.printSchema()

Đây là đầu ra:

+----------+----------+----------+----------+
|     first|    second|     third|      test|
+----------+----------+----------+----------+
|11/25/1991|11/24/1991|11/30/1991|1991-01-25|
|11/25/1391|11/24/1992|11/30/1992|1391-01-17|
+----------+----------+----------+----------+

root
 |-- first: string (nullable = true)
 |-- second: string (nullable = true)
 |-- third: string (nullable = true)
 |-- test: date (nullable = true)

Phương pháp strptime () không hoạt động với tôi. Tôi nhận được một giải pháp khác sạch hơn, sử dụng cast:

from pyspark.sql.types import DateType
spark_df1 = spark_df.withColumn("record_date",spark_df['order_submitted_date'].cast(DateType()))
#below is the result
spark_df1.select('order_submitted_date','record_date').show(10,False)

+---------------------+-----------+
|order_submitted_date |record_date|
+---------------------+-----------+
|2015-08-19 12:54:16.0|2015-08-19 |
|2016-04-14 13:55:50.0|2016-04-14 |
|2013-10-11 18:23:36.0|2013-10-11 |
|2015-08-19 20:18:55.0|2015-08-19 |
|2015-08-20 12:07:40.0|2015-08-20 |
|2013-10-11 21:24:12.0|2013-10-11 |
|2013-10-11 23:29:28.0|2013-10-11 |
|2015-08-20 16:59:35.0|2015-08-20 |
|2015-08-20 17:32:03.0|2015-08-20 |
|2016-04-13 16:56:21.0|2016-04-13 |

Trong bản cập nhật của câu trả lời được chấp nhận, bạn không thấy ví dụ cho to_datehàm, vì vậy một giải pháp khác sử dụng nó sẽ là:

from pyspark.sql import functions as F

df = df.withColumn(
            'new_date',
                F.to_date(
                    F.unix_timestamp('STRINGCOLUMN', 'MM-dd-yyyy').cast('timestamp')))

có thể không có quá nhiều câu trả lời nên tôi nghĩ hãy chia sẻ mã của tôi để có thể giúp ai đó

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import to_date

spark = SparkSession.builder.appName("Python Spark SQL basic example")\
    .config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()


df = spark.createDataFrame([('2019-06-22',)], ['t'])
df1 = df.select(to_date(df.t, 'yyyy-MM-dd').alias('dt'))
print df1
print df1.show()

đầu ra

DataFrame[dt: date]
+----------+
|        dt|
+----------+
|2019-06-22|
+----------+

đoạn mã trên để chuyển đổi thành ngày tháng nếu bạn muốn chuyển đổi ngày giờ thì hãy sử dụng to_timestamp. cho tôi biết nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ.

Thử cái này:

df = spark.createDataFrame([('2018-07-27 10:30:00',)], ['Date_col'])
df.select(from_unixtime(unix_timestamp(df.Date_col, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')).alias('dt_col'))
df.show()
+-------------------+  
|           Date_col|  
+-------------------+  
|2018-07-27 10:30:00|  
+-------------------+