try_to_timestamp

Analizuje element za col pomocą format znacznika czasu. Funkcja zawsze zwraca wartość null dla nieprawidłowych danych wejściowych z włączonym/bez trybu SQL ANSI. Typ danych wynikowych jest zgodny z wartością konfiguracji spark.sql.timestampType.

Aby uzyskać odpowiednią funkcję SQL usługi Databricks, zobacz try_to_timestamp funkcja.

Składnia

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf

dbf.try_to_timestamp(col=<col>, format=<format>)

Parametry

Parameter	Typ	Description
col	pyspark.sql.Column lub str	wartości kolumn do konwersji.
format	literal string, optional	format używany do konwertowania wartości znacznika czasu.

Przykłady

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)