,可以使用内置的日期函数和表达式来实现。
首先,需要将时间戳转换为日期类型,可以使用to_date
函数。然后,可以使用日期函数datediff
来计算两个日期之间的天数差异。
以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import to_date, datediff
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [("2022-01-01 10:00:00", "2022-01-03 12:00:00"),
("2022-02-01 08:00:00", "2022-02-01 18:00:00"),
("2022-03-15 15:30:00", "2022-03-16 09:30:00")]
df = spark.createDataFrame(data, ["start_time", "end_time"])
# 将时间戳转换为日期类型
df = df.withColumn("start_date", to_date(df.start_time))
df = df.withColumn("end_date", to_date(df.end_time))
# 计算日期差异
df = df.withColumn("date_diff", datediff(df.end_date, df.start_date))
# 显示结果
df.show()
输出结果如下:
+-------------------+-------------------+----------+----------+---------+
| start_time| end_time|start_date| end_date|date_diff|
+-------------------+-------------------+----------+----------+---------+
|2022-01-01 10:00:00|2022-01-03 12:00:00|2022-01-01|2022-01-03| 2|
|2022-02-01 08:00:00|2022-02-01 18:00:00|2022-02-01|2022-02-01| 0|
|2022-03-15 15:30:00|2022-03-16 09:30:00|2022-03-15|2022-03-16| 1|
+-------------------+-------------------+----------+----------+---------+
在这个示例中,我们使用了to_date
函数将时间戳转换为日期类型,并使用datediff
函数计算了日期差异。最后,将结果显示出来。
对于pyspark sql中查找两个时间戳之间的差异,可以使用以上方法来实现。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云