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Wandelt ein Datum/einen Zeitstempel/eine Zeichenfolge in einen Zeichenfolgewert im angegebenen Format um, das durch das im zweiten Argument angegebene Datumsformat festgelegt wird.
Ein Muster könnte beispielsweise dd.MM.yyyy sein und eine Zeichenfolge wie "18.03.1993" zurückgeben. Alle Musterbuchstaben des Datetime-Musters können verwendet werden.
Hinweis
Verwenden Sie nach Möglichkeit spezielle Funktionen wie year.
Die entsprechende Databricks SQL-Funktion finden Sie unter date_format Funktion.
Syntax
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.date_format(date=<date>, format=<format>)
Die Parameter
| Parameter | Typ | Description |
|---|---|---|
date |
pyspark.sql.Column oder str |
Eingabespalte mit zu formatierenden Werten. |
format |
literal string |
zum Darstellen von Datums-/Uhrzeitwerten zu verwendende Format. |
Rückkehr
pyspark.sql.Column: Zeichenfolgenwert, der formatierte Datetime darstellt.
Examples
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('2015-04-08',), ('2024-10-31',)], ['dt'])
df.select("*", dbf.typeof('dt'), dbf.date_format('dt', 'MM/dd/yyyy')).show()
df = spark.createDataFrame([('2015-04-08 13:08:15',), ('2024-10-31 10:09:16',)], ['ts'])
df.select("*", dbf.typeof('ts'), dbf.date_format('ts', 'yy=MM=dd HH=mm=ss')).show()
import datetime
df = spark.createDataFrame([
(datetime.date(2015, 4, 8),),
(datetime.date(2024, 10, 31),)], ['dt'])
df.select("*", dbf.typeof('dt'), dbf.date_format('dt', 'yy--MM--dd')).show()
import datetime
df = spark.createDataFrame([
(datetime.datetime(2015, 4, 8, 13, 8, 15),),
(datetime.datetime(2024, 10, 31, 10, 9, 16),)], ['ts'])
df.select("*", dbf.typeof('ts'), dbf.date_format('ts', 'yy=MM=dd HH=mm=ss')).show()