col
format 해당 값을 타임스탬프로 구문 분석합니다. 이 함수는 ANSI SQL 모드를 사용하도록 설정/사용하지 않고 잘못된 입력에 대해 항상 null을 반환합니다. 결과 데이터 형식은 구성 값과 일치합니다 spark.sql.timestampType.
해당 Databricks SQL 함수에 대해 알아보려면 try_to_timestamp 함수를 참조하세요.
문법
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.try_to_timestamp(col=<col>, format=<format>)
매개 변수
| 매개 변수 | 유형 | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column 또는 str |
변환할 열 값입니다. |
format |
literal string, optional |
타임스탬프 값을 변환하는 데 사용할 형식입니다. |
예시
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t'])
df.select(dbf.try_to_timestamp(df.t)).show()
df = spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t'])
df.select(dbf.try_to_timestamp(df.t, dbf.lit('yyyy-MM-dd HH:mm:ss'))).show()
origin = spark.conf.get("spark.sql.ansi.enabled")
spark.conf.set("spark.sql.ansi.enabled", "true")
try:
df = spark.createDataFrame([('malformed',)], ['t'])
df.select(dbf.try_to_timestamp(df.t)).show()
finally:
spark.conf.set("spark.sql.ansi.enabled", origin)