如何从现有的时间戳列向spark dataFrame添加新的datetime列

在Spark中，可以通过使用withColumn方法将现有的时间戳列转换为新的datetime列。下面是一个完善且全面的答案：

要将现有的时间戳列转换为新的datetime列，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import from_unixtime
from pyspark.sql.types import TimestampType

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 读取数据源并创建DataFrame：

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

1. 将时间戳列转换为datetime列：

df = df.withColumn("datetime", from_unixtime(df.timestamp / 1000).cast(TimestampType()))

在上述代码中，假设时间戳列的名称为"timestamp"，并且时间戳的单位是毫秒。如果时间戳的单位是秒，则需要将代码中的"/ 1000"部分删除。

1. 查看转换后的DataFrame：

df.show()

这样，你就可以将现有的时间戳列转换为新的datetime列。请注意，上述代码中的"data.csv"是数据源文件的路径，你需要根据实际情况进行修改。

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请注意，本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，如有需要，请自行参考相关文档。