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Python Spark Dataframe:字符串列到时间戳的转换

Python Spark Dataframe中，字符串列到时间戳的转换可以通过使用Spark的内置函数和类型转换函数来实现。

首先，需要导入相关的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import unix_timestamp, to_timestamp
from pyspark.sql.types import TimestampType

接下来，创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

然后，读取数据并创建一个Dataframe对象：

data = [("2022-01-01 10:30:00"), ("2022-01-02 15:45:00")]
df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp_string"])
df.show()

输出结果为：

+-------------------+
|   timestamp_string|
+-------------------+
|2022-01-01 10:30:00|
|2022-01-02 15:45:00|
+-------------------+

现在，我们可以使用内置函数to_timestamp将字符串列转换为时间戳类型的列：

df = df.withColumn("timestamp", to_timestamp("timestamp_string"))
df.show()

输出结果为：

+-------------------+-------------------+
|   timestamp_string|          timestamp|
+-------------------+-------------------+
|2022-01-01 10:30:00|2022-01-01 10:30:00|
|2022-01-02 15:45:00|2022-01-02 15:45:00|
+-------------------+-------------------+

如果字符串列的格式不是Spark默认的时间戳格式（yyyy-MM-dd HH:mm:ss），可以使用unix_timestamp函数将其转换为Unix时间戳，然后再使用to_timestamp函数将Unix时间戳转换为时间戳类型的列：

df = df.withColumn("unix_timestamp", unix_timestamp("timestamp_string", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
df = df.withColumn("timestamp", to_timestamp("unix_timestamp"))
df.show()

输出结果为：

+-------------------+-------------------+--------------+
|   timestamp_string|          timestamp|unix_timestamp|
+-------------------+-------------------+--------------+
|2022-01-01 10:30:00|2022-01-01 10:30:00|    1640994600|
|2022-01-02 15:45:00|2022-01-02 15:45:00|    1641080700|
+-------------------+-------------------+--------------+

以上就是将Python Spark Dataframe中的字符串列转换为时间戳的方法。在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的方法进行转换。

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