Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Yıl, ay, gün, saat, dakika, saniye ve saat dilimi alanlarından yerel saat dilimiyle geçerli zaman damgasını oluşturun. Yapılandırma spark.sql.ansi.enabled false ise işlev geçersiz girişlerde NULL döndürür. Aksi takdirde, bunun yerine bir hata oluşturur.
Sözdizimi
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.make_timestamp_ltz(years=<years>, months=<months>, days=<days>, hours=<hours>, mins=<mins>, secs=<secs>, timezone=<timezone>)
Parametreler
| Parametre | Türü | Description |
|---|---|---|
years |
pyspark.sql.Column veya str |
1 ile 9999 arasındaki temsili yıl |
months |
pyspark.sql.Column veya str |
1 (Ocak) ile 12 (Aralık) arasındaki temsili yılın ayı |
days |
pyspark.sql.Column veya str |
1 ile 31 arasındaki temsili ayın günü |
hours |
pyspark.sql.Column veya str |
0 ile 23 arasında temsili günün saati |
mins |
pyspark.sql.Column veya str |
0 ile 59 arasında temsil etmek için saat dakikası |
secs |
pyspark.sql.Column veya str |
Dakikanın ikinci bölümü ve 0 ile 60 arasındaki mikro kesirini temsil eder. Değer 13 gibi bir tamsayı veya 13,123 gibi bir kesir olabilir. sn bağımsız değişkeni 60'a eşitse, saniye alanı 0 olarak ayarlanır ve son zaman damgasına 1 dakika eklenir. |
timezone |
pyspark.sql.Column veya str, optional |
Saat dilimi tanımlayıcısı. Örneğin, CET, UTC vb. |
İade
pyspark.sql.Column: Geçerli zaman damgasını içeren yeni bir sütun.
Örnekler
spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "America/Los_Angeles")
from pyspark.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([[2014, 12, 28, 6, 30, 45.887, 'CET']],
['year', 'month', 'day', 'hour', 'min', 'sec', 'tz'])
df.select(
dbf.make_timestamp_ltz(df.year, df.month, 'day', df.hour, df.min, df.sec, 'tz')
).show(truncate=False)
df = spark.createDataFrame([[2014, 12, 28, 6, 30, 45.887, 'CET']],
['year', 'month', 'day', 'hour', 'min', 'sec', 'tz'])
df.select(
dbf.make_timestamp_ltz(df.year, df.month, 'day', df.hour, df.min, df.sec)
).show(truncate=False)
spark.conf.unset("spark.sql.session.timeZone")