在PySpark中将等值日字符串转换为日期格式

可以使用to_date函数。to_date函数将字符串列转换为日期类型，并且可以指定日期的格式。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import to_date

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [("2022-01-01",), ("2022-02-01",), ("2022-03-01",)]
df = spark.createDataFrame(data, ["date_str"])

# 将字符串列转换为日期类型
df = df.withColumn("date", to_date(df.date_str, "yyyy-MM-dd"))

# 显示结果
df.show()

输出结果：

+----------+----------+
| date_str |   date   |
+----------+----------+
|2022-01-01|2022-01-01|
|2022-02-01|2022-02-01|
|2022-03-01|2022-03-01|
+----------+----------+

在上述代码中，我们使用to_date函数将date_str列中的字符串转换为日期类型，并将结果存储在新的date列中。to_date函数的第一个参数是要转换的列，第二个参数是日期的格式，这里使用了"yyyy-MM-dd"表示年-月-日的格式。

PySpark中的日期格式化符号包括：

y：年
M：月
d：日
H：小时（24小时制）
h：小时（12小时制）
m：分钟
s：秒

根据需要，可以根据实际情况调整日期格式。

对于等值日字符串转换为日期格式的应用场景，一个常见的例子是处理日志数据。在日志数据中，时间通常以字符串形式表示，将其转换为日期格式可以方便进行时间相关的分析和处理。

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