这个问题在这里已经有答案了：
将pyspark字符串转换为日期格式（6个答案）
spark dataframe列字符串到日期[重复]（1个答案）
5个月前关门了。
我在pyspark dataframe中有一个字段，由时间（数据类型：sting）组成，格式为mm dd yy，hr mm ss。它看起来像：
+--------------------+
|timestamp |
+--------------------
| 04-04-2019,18:34:38|
| 04-05-2019,14:02:56|
| 04-06-2019,01:06:08|
| 04-06-2019,17:20:25|
| 04-12-2019,23:33:46|如何将此字段转换为类似yyyy-mm-dd的字符串，如“2019-04-04”？
1条答案
按热度按时间bihw5rsg1#
使用
to_date()格式为的函数MM-dd-yyyy
Example:```df.show()
+-------------------+
| timestamp|
+-------------------+
|04-04-2019,18:34:38|
+-------------------+
from pyspark.sql.functions import *
df.withColumn("date",to_date(col("timestamp"),"MM-dd-yyyy")).show()
+-------------------+----------+
| timestamp| date|
+-------------------+----------+
|04-04-2019,18:34:38|2019-04-04|
+-------------------+----------+