Python Spark Dataframe：将字符串列转换为时间戳
我有时间列，它具有对象数据类型，并包含以下格式的值：
0 days 01:30:00.0
我想将上述时间列更改为HH：mm：ss的格式，以使其看起来像以下格式：
01:30:00
我使用以下代码将其转换为所需的格式：
df.withColumn('TIME_timestamp',F.to_timestamp("time", "HH:mm:ss")).show()
但是，它返回空列。上面的代码产生的输出是：
time| TIME_timestamp|
+-------------------+--------------+
0 days 00:00:00.0 | null|
0 days 00:30:00.0 | null|
0 days 01:00:00.0 | null|
0 days 01:30:00.0 | null|
0 days 02:00:00.0 | null|
0 days 02:30:00.0 | null|
+-------------------+---------------+
谁能指导我在哪里犯错？
问题来源：stackoverflow
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您可以使用子字符串将时间值获取到to_timestamp函数中。时间戳将提供其默认日期，因为时间戳需要日期。
df.withColumn("Time_timestamp", F.to_timestamp(F.substring("time",7,9),"HH:mm:ss")).show() +-----------------+-------------------+ | time| Time_timestamp| +-----------------+-------------------+ |0 days 00:00:00.0|1970-01-01 00:00:00| |0 days 00:30:00.0|1970-01-01 00:30:00| |0 days 01:00:00.0|1970-01-01 01:00:00| |0 days 01:30:00.0|1970-01-01 01:30:00| +-----------------+-------------------+我建议您使用unix_timestamp将其保留为秒格式，以丢失日期部分。
df.withColumn("Time_timestamp", F.unix_timestamp(F.substring("time",7,9),"HH:mm:ss")).show() +-----------------+--------------+ | time|Time_timestamp| +-----------------+--------------+ |0 days 00:00:00.0| 0| |0 days 00:30:00.0| 1800| |0 days 01:00:00.0| 3600| |0 days 01:30:00.0| 5400| +-----------------+--------------+或者只是将其保留为字符串：
df.withColumn("Time_timestamp", F.substring("time",7,9)).show() +-----------------+--------------+ | time|Time_timestamp| +-----------------+--------------+ |0 days 00:00:00.0| 00:00:00| |0 days 00:30:00.0| 00:30:00| |0 days 01:00:00.0| 01:00:00| |0 days 01:30:00.0| 01:30:00| +-----------------+--------------+回答来源：stackoverflow
2020-03-24 20:33:22赞同 展开评论 打赏
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