date_format

Convertit une date/timestamp/string en valeur de chaîne au format spécifié par le format de date donné par le deuxième argument.

Un modèle peut être par exemple dd.MM.yyyy et retourner une chaîne telle que « 18.03.1993 ». Toutes les lettres de modèle datetime peuvent être utilisées.

Note

Dans la mesure du possible, utilisez des fonctions spécialisées comme year.

Pour obtenir plus de détails sur la fonction SQL de Databricks correspondante, consultez date_format.

Syntaxe

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf

dbf.date_format(date=<date>, format=<format>)

Paramètres

Paramètre	Type	Descriptif
date	pyspark.sql.Column ou str	colonne d’entrée de valeurs à mettre en forme.
format	literal string	format à utiliser pour représenter les valeurs datetime.

Retours

pyspark.sql.Column: valeur de chaîne représentant datetime mise en forme.

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()