将1小时添加到Pyspark数据框中的时间戳列
在Pyspark中将1小时添加到时间戳列的操作可以通过使用pyspark.sql.functions模块中的date_add函数来实现。date_add函数可以将指定的时间间隔添加到给定的时间戳列上。
以下是一个完整的示例代码：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, expr, date_add
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据框
data = [("2022-01-01 12:00:00",)]
df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp"])
# 将字符串类型的时间戳列转换为Timestamp类型
df = df.withColumn("timestamp", col("timestamp").cast("timestamp"))
# 添加1小时到时间戳列
df = df.withColumn("new_timestamp", date_add(col("timestamp"), 1))
# 显示结果
df.show(truncate=False)这段代码首先创建了一个SparkSession对象，然后使用示例数据创建了一个数据框。接着，通过使用withColumn函数将字符串类型的时间戳列转换为Timestamp类型。最后，使用withColumn函数和date_add函数将1小时添加到时间戳列上，并将结果保存在新的列"new_timestamp"中。最后，使用show函数显示结果。
这个操作在很多场景中都有应用，比如在数据处理中，如果需要对时间戳进行时间偏移或者时间窗口的计算，就可以使用类似的方法来实现。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云EMR（Elastic MapReduce），是一种大数据处理和分析的云服务，可以方便地进行Pyspark等大数据处理任务。详情请参考腾讯云EMR产品介绍。
相关·内容
1回答
如何将map<string，string>转换为map<string，timestamp> PySpark？
python、pandas、apache-spark、pyspark、apache-spark-sql
我有一个名为matchtimes的列，我想将它转换为map<string，timestamp>
我尝试了下面的方法，但给出了错误如下: NameError:名称‘时间戳’未定义
## Convert a StructType to MapType column :
## Useful when you want to move all Dynamic Fields of a Schema within a StructType column into a single MapType Column.
from pyspark.sql.types import *
from pys
浏览 7提问于2022-07-14得票数 0
1回答
用复变函数更新列
json、apache-spark、dataframe、hive、pyspark
是否可以使用一个复杂的函数更新hiveContext数据列？
我有一个包含许多列的dataframe，其中2列称为时间戳和数据。我需要从数据中的JSON字符串中检索时间戳，如果数据中的时间戳满足某些条件，则需要更新时间戳列。我知道该数据格式是不可变的，但是可以以某种方式构建一个新的dataframe，保留旧的dataframe的所有列，但更新时间戳列？
说明我想做什么的代码：
def updateTime(row):
import json
THRESHOLD_TIME = 60 * 30
client_timestamp = json.loads(row['
浏览 7提问于2016-05-10得票数 1
回答已采纳
1回答
PySpark DataFrame中行及其前导3行之间的差异
python、dataframe、pyspark、aggregation、shift
我有一个CSV文件，它已经通过以下代码作为dataframe导入： from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.csv("name of file.csv", inferSchema = True, header = True)
df.show() 输出 +-----+------+-----+
|col1 | col2 | col3|
+-----+------+-----+
| A
浏览 14提问于2019-01-14得票数 1
回答已采纳
3回答
pyspark将dataframe列从时间戳转换为"YYYY-MM-DD“格式的字符串
apache-spark、pyspark
在pyspark中，有没有办法将时间戳数据类型的dataframe列转换为格式为'YYYY-MM-DD‘格式的字符串？
浏览 3提问于2018-02-22得票数 14
回答已采纳
3回答
将一列舍入到另一列指定的精度。
apache-spark、pyspark、user-defined-functions
我正试图在pyspark中创建一个UDF，以使一列的精度达到在每一行中由另一列指定的精度，例如，下面的数据文件：
+--------+--------+
| Data|Rounding|
+--------+--------+
|3.141592| 3|
|0.577215| 1|
+--------+--------+
当提交给上述UDF时，应该给出以下结果：
+--------+--------+--------------+
| Data|Rounding|Rounded Column|
+--------+--------+-------------
浏览 0提问于2018-10-08得票数 1
回答已采纳
3回答
在PySpark isin中包含null
python、apache-spark、pyspark、apache-spark-sql、isin
这是我的数据
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
dCols = ['c1', 'c2']
dData = [('a', 'b'),
('c', 'd'),
('e', None)]
df = spark.createDataFra
浏览 2提问于2021-02-15得票数 2
回答已采纳
4回答
from_unixtime (unix_timestamp)不转换为时间戳
date、pyspark
我在Python2.7中使用Pyspark。我在字符串中有一个日期列(带有ms)，并且希望转换为时间戳。
这就是我迄今所尝试过的
df = df.withColumn('end_time', from_unixtime(unix_timestamp(df.end_time, '%Y-%M-%d %H:%m:%S.%f')) )
printSchema()显示end_time: string (nullable = true)
当我将时间戳作为变量的类型使用时
浏览 0提问于2019-01-24得票数 7
回答已采纳
1回答
如何在时间戳列中基于HH:mm:ss部分过滤行
pyspark
我有一个pyspark中的dataframe，它有一个时间戳字符串列，格式如下：
"11/21/2018 07:21:49下午“
这是24小时格式的
不管日期如何，我只想根据这个字符串时间戳的时间部分过滤dataframe中的行。例如，我希望保持所有在下午2:00到4:00之间的行都包括在内。
我尝试了以下提取的HH:mm:ss和使用之间的功能，但它是无效的。
# Grabbing only time portion from datetime column
import pyspark.sql.functions as F
time_format = "HH:mm:ss
浏览 3提问于2020-11-23得票数 1
回答已采纳
2回答
AttributeError：'DataFrame‘对象没有属性’时间戳‘
python、pyspark
我只想选择那些具有时间戳属于持续36小时的行。我的PySpark DataFrame df有一个列unix_timestamp，它是以秒为单位的时间戳。这是我的当前代码，但是错误AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'timestamp'失败了。我试图将它更改为unix_timestamp，但它总是失败。
import datetime
hours_36 = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(hours = 36)).strftime(&#
浏览 2提问于2017-11-23得票数 0
回答已采纳
2回答
在PySpark中使用微秒时间戳
python、scala、apache-spark、pyspark、apache-spark-sql
我有一个时间格式为20190111-08:15:45.275753的pyspark数据帧。我想把它转换成时间戳格式，保持微秒的粒度。然而，似乎很难保持微秒，因为在pyspark中的所有时间转换都会产生秒？
你有关于如何做到这一点的线索吗？请注意，将其转换为pandas等不会起作用，因为数据集很大，所以我需要一种有效的方法来实现这一点。下面是我如何做到这一点的示例
time_df = spark.createDataFrame([('20150408-01:12:04.275753',)], ['dt'])
res = time_df.withColumn(
浏览 0提问于2019-01-17得票数 4
1回答
如何将date类型的列转换为datetime，并向其添加一些分钟？
pyspark、apache-spark-sql、spark-dataframe
我可以使用datetime.datetime()创建类型为timestamp的新列
import datetime from pyspark.sql.functions import lit from pyspark.sql.types import * df = sqlContext.createDataFrame([(datetime.date(2015,4,8),)], StructType([StructField("date", DateType(), True)])) df = df.select(df.date, lit(datetime.datetime(201
浏览 1提问于2017-11-06得票数 2
1回答
如何将所有的日期格式转换为日期列的时间戳？
apache-spark、datetime、pyspark、apache-spark-sql
我使用的是PySpark版本3.0.1。我正在将csv文件读取为具有2个日期列的PySpark数据帧。但是，当我尝试打印模式时，两列都被填充为字符串类型。 ? ? 上面附加的屏幕截图是Dataframe和Dataframe模式。 如何使用pyspark将date列中的行值转换为时间戳格式？ 我已经尝试了很多东西，但所有的代码都需要当前的格式，但如何转换为正确的时间戳，如果我不知道什么格式的csv文件。 我也尝试过下面的代码，但这是在创建一个空值的新列 df1 = df.withColumn('datetime', col('joining_date&#
浏览 16提问于2020-12-30得票数 2
1回答
to_timestamp()忽略时间戳值的毫秒部分
scala、apache-spark、apache-spark-sql
示例代码：
val sparkSession = SparkUtil.getSparkSession("timestamp_format_test")
import sparkSession.implicits._
val format = "yyyy/MM/dd HH:mm:ss.SSS"
val time = "2018/12/21 08:07:36.927"
val df = sparkSession.sparkContext.parallelize(Seq(time)).toDF("in_timestamp")
v
浏览 3提问于2019-08-13得票数 0
3回答
如何将DataFrame中的字符串列拆分为多个列？
pyspark
这是当前的代码：
from pyspark.sql import SparkSession
park_session = SparkSession\
.builder\
.appName("test")\
.getOrCreate()
lines = spark_session\
.readStream\
.format("socket")\
.option("host", "127.0.0.1")\
.option("port", 9998)\
浏览 0提问于2020-04-20得票数 3
回答已采纳
2回答
如何将带有常量DenseVector的新列添加到pyspark中？
apache-spark、pyspark、apache-spark-sql、apache-spark-ml
我想将一个新列添加到一个包含常量DenseVector的pyspark中。
以下是我的尝试，但失败了：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
data = [(1,2),(3,4),(5,6),(7,8)]
df = spark.createDataFrame(data=data)
@udf(returnType=VectorUDT())
def add_cons_dense_col(val):
return val
df.withColumn('t
浏览 13提问于2021-12-20得票数 1
回答已采纳
4回答
如何在Spark中压缩两个数组列
python、pandas、apache-spark、pyspark、apache-spark-sql
我有潘达的数据。我尝试将包含字符串值的两个列连接到一个列表中，然后使用zip将列表中的每个元素都用'_‘连接起来。我的数据集如下：
df['column_1']: 'abc, def, ghi'
df['column_2']: '1.0, 2.0, 3.0'
我想将这两列连接到第三列中，如下所示，我的每一行数据都是这样的。
df['column_3']: [abc_1.0, def_2.0, ghi_3.0]
我已经在python中成功地使用了下面的代码，但是dataframe相当大，运行整个datafra
浏览 2提问于2019-01-21得票数 9
回答已采纳
2回答
如何扩展spark dataframe中的数据子集
python、dataframe、apache-spark、pyspark
我有一个包含多个列的spark dataframe，重要的是一列带有日期时间戳，另一列带有值。如果值对应于某个特定时间之前的日期时间，我希望将value列中的所有值按一个常量进行缩放。 例如 id | datetime | value | other_col |
1 | 2020-10-1 | 0.1 | 200 |
1 | 2020-10-20 | 0.01 | 100 |
1 | 2020-10-14 | 0.2 | 200 |
1 | 2020-10-25 | 1 | 200 | 应转换为 id | dat
浏览 23提问于2021-04-21得票数 0
回答已采纳
3回答
如何消除PySpark DataFrame列中条目的前几个字符？
python、dataframe、apache-spark、pyspark、apache-spark-sql
所以我有一个给定的PySpark DataFrame，比如df，如下所示： df.show()
+--------------------+-------------------+
| series| value |
+--------------------+-------------------+
| XXXX-AAAA | 1 |
| XXXX-BB | 2 |
| XXXX-CCCCC | 3
浏览 101提问于2021-01-15得票数 0
回答已采纳
3回答
pyspark to_timestamp不包含毫秒
apache-spark、pyspark
我正在尝试格式化我的时间戳列，以包括毫秒，但没有成功。如何格式化我的时间，使其看起来像这样- 2019-01-04 11:09:21.152？
我已经查看了文档并遵循了SimpleDataTimeFormat，pyspark文档说to_timestamp函数正在使用它。
这是我的数据帧。
+--------------------------+
|updated_date |
+--------------------------+
|2019-01-04 11:09:21.152815|
+--------------------------+
我使用毫秒格式，但没
浏览 3提问于2019-01-05得票数 4
1回答
Spark 2.0.2 Data Frame -如何添加由现有列的前两个字符组成的新列？
python、apache-spark、pyspark
我来自熊猫的背景，在一个简单的操作上，我正在与Spark 2.0.2 (PySpark)作斗争。如何向现有数据框添加新列，该数据框包含现有列的前两个字符。理想情况下，我想要的本质是
df.withColumn("new_column", col('FirstName')[:2])
这显然是Spark 2.0.2无法理解的。
数据源
df = sqlContext.createDataFrame([("Ranjeet", 4, "California", 2), ("Anthony", 5, "Hawaii&
浏览 3提问于2016-11-20得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
