[英]cast the string column to date for the particular format
如何將字符串列轉換為日期列並在火花數據框中保持相同的格式?
我想通過指定格式將字符串列轉換為日期,但轉換后的日期始終采用默認格式,即 yyyy-MM-dd。
但我想要日期類型的格式為字符串值(我想要數據類型為日期而不是字符串)
例如:
val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("appName").getOrCreate()
import spark.implicits._
//here the format is MMddyyyy(For Col2 which is of String type here)
val df = List(("1","01132019"),("2","01142019")).toDF("Col1","Col2")
import org.apache.spark.sql.functions._
//Here i need the Col3 in Date type and with the format MMddyyyy But it is converting into yyyy-MM-dd
val df1 = df.withColumn("Col3",to_date($"Col2","MMddyyyy"))
//I tried this but this will give me Col3 in String data type which i need in Date
val df1 = df.withColumn("Col3",date_format(to_date($"Col2","MMddyyyy"),"MMddyyyy"))
這是不可能的,Spark 只接受日期類型yyyy-MM-dd
格式。
如果您需要MMddyyyy
這個格式日期字段然后存儲為String
類型(如果我們轉換為日期類型結果為 null),在處理時更改格式並轉換為date
類型。
前任:
df.withColumn("Col3",$"col2".cast("date")) //casting col2 as date datatype Results null
.withColumn("col4",to_date($"col2","MMddyyyy").cast("date")) //changing format and casting as date type
.show(false)
結果:
+----+--------+----+----------+
|Col1| Col2|Col3| col4|
+----+--------+----+----------+
| 1|01132019|null|2019-01-13|
| 2|01142019|null|2019-01-14|
+----+--------+----+----------+
Schema:
df.withColumn("Col3",$"col2".cast("date"))
.withColumn("col4",to_date($"col2","MMddyyyy").cast("date"))
.printSchema
結果:
root
|-- Col1: string (nullable = true)
|-- Col2: string (nullable = true)
|-- Col3: date (nullable = true)
|-- col4: date (nullable = true)
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