to_varchar

col tabanlı bir dizeye formatdönüştürür. Dönüştürme başarısız olursa bir özel durum oluşturur. Spark Connect'i destekler.

Biçim, büyük/küçük harfe duyarsız olarak aşağıdaki karakterlerden oluşabilir:

• '0' veya '9': 0 ile 9 arasında beklenen bir basamak belirtir. Biçim dizesindeki 0 veya 9 dizisi, giriş değerindeki basamak dizisiyle eşleşir ve biçim dizesindeki karşılık gelen diziyle aynı uzunlukta bir sonuç dizesi oluşturur. 0/9 dizisi ondalık değerin eşleşen bölümünden daha fazla basamaktan oluşuyorsa, 0 ile başlıyorsa ve ondalık ayırıcıdan önceyse sonuç dizesi sıfırlarla sola doldurulur. Aksi takdirde boşluklarla doldurulur.
• '.' veya 'D': Ondalık noktasının konumunu belirtir (isteğe bağlı, yalnızca bir kez izin verilir).
• ',' veya 'G': Gruplandırma (binlik) ayırıcısının (,) konumunu belirtir. Her gruplandırma ayırıcısının solunda ve sağda 0 veya 9 olmalıdır.
• '$': $ para birimi işaretinin konumunu belirtir. Bu karakter yalnızca bir kez belirtilebilir.
• 'S' veya 'MI': '-' veya '+' işaretinin konumunu belirtir (isteğe bağlı, biçim dizesinin başında veya sonunda yalnızca bir kez izin verilir). 'S' pozitif değerler için '+' ancak 'MI' bir boşluk yazdırır.
• 'PR': Yalnızca biçim dizesinin sonunda izin verilir; , giriş değeri negatifse sonuç dizesinin açılı ayraçlar tarafından sarmalanacağını belirtir.

Tarih col saat ise geçerli format bir tarih saat deseni olmalıdır, bkz . Desenler.

col İkili ise, biçimlerden birinde bir dizeye dönüştürülür:

• 'base64': 64 tabanında bir dize.
• 'hex': onaltılık biçimde bir dize.
• 'utf-8': giriş ikili dosyasının kodu UTF-8 dizesiyle çözüldü.

İlgili Databricks SQL fonksiyonu için bakınız to_varchar fonksiyonu.

Sözdizimi

from pyspark.sql import functions as dbf

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

Parametreler

Parametre	Türü	Description
col	pyspark.sql.Column veya str	Giriş sütunu veya dizeleri.
format	pyspark.sql.Column veya str	Karakter değerlerini dönüştürmek için kullanılacak biçim.

Örnekler

from pyspark.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.functions import lit
df = spark.createDataFrame([(78.12,)], ['e'])
df.select(dbf.to_varchar(df.e, lit("$99.99")).alias('r')).collect()