如何将有日期(字符串)的列转换为仅在pyspark中的日期

在pyspark中，可以使用to_date函数将包含日期的字符串列转换为日期类型。to_date函数接受两个参数，第一个参数是要转换的列，第二个参数是日期的格式。

以下是将包含日期的字符串列转换为日期类型的步骤：

1. 导入必要的模块：

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

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 创建包含日期的字符串列的DataFrame：

data = [("2022-01-01"), ("2022-02-01"), ("2022-03-01")]
df = spark.createDataFrame(data, ["date_string"])

1. 使用to_date函数将字符串列转换为日期类型：

df = df.withColumn("date", to_date(df.date_string, "yyyy-MM-dd"))

在上述代码中，to_date(df.date_string, "yyyy-MM-dd")将date_string列中的字符串按照"yyyy-MM-dd"的格式转换为日期类型，并将结果存储在新的date列中。

1. 查看转换后的DataFrame：

df.show()

转换后的DataFrame将包含原始的字符串列和新的日期列。

注意：在使用to_date函数时，需要确保日期字符串的格式与指定的格式参数一致，否则可能会导致转换失败或产生错误的结果。

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