Wie wird der Zeitstempel in das Datumsformat in DataFrame konvertiert?

Question

Ich habe eine DataFrame mit Timestamp Spalte, die ich als Date Format konvertieren muss.

Gibt es Spark SQL-Funktionen für diese?

Answer 1

Sie können die Spalte Datum cast:

Scala:

import org.apache.spark.sql.types.DateType 

val newDF = df.withColumn("dateColumn", df("timestampColumn").cast(DateType)) 

Pyspark:

df = df.withColumn('dateColumn', df['timestampColumn'].cast('date')) 

Answer 2

In SparkSQL:

SELECT CAST(the_ts AS DATE) AS the_date FROM the_table

Answer 3

die folgende Eingabe Stellen Sie sich vor:

val dataIn = spark.createDataFrame(Seq(
     (1, "some data"), 
     (2, "more data"))) 
    .toDF("id", "stuff") 
    .withColumn("ts", current_timestamp()) 

dataIn.printSchema 
root 
|-- id: integer (nullable = false) 
|-- stuff: string (nullable = true) 
|-- ts: timestamp (nullable = false) 

können Sie die to_date Funktion:

val dataOut = dataIn.withColumn("date", to_date($"ts")) 

dataOut.printSchema 
root 
|-- id: integer (nullable = false) 
|-- stuff: string (nullable = true) 
|-- ts: timestamp (nullable = false) 
|-- date: date (nullable = false) 

dataOut.show(false) 
+---+---------+-----------------------+----------+ 
|id |stuff |ts      |date  | 
+---+---------+-----------------------+----------+ 
|1 |some data|2017-11-21 16:37:15.828|2017-11-21| 
|2 |more data|2017-11-21 16:37:15.828|2017-11-21| 
+---+---------+-----------------------+----------+ 

ich empfehlen würde, diese Methoden über Gießen und schlicht SQL bevorzugen.