try_make_timestamp_ltz

Yıl, ay, gün, saat, dakika, saniye ve saat dilimi alanlarından yerel saat dilimiyle geçerli zaman damgasını oluşturmayı deneyin. İşlev geçersiz girişlerde NULL döndürür.

Databricks Runtime 16.1'e eklendi

Sözdizimi

from pyspark.sql import functions as dbf

dbf.try_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 veya hata durumunda NULL.

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.try_make_timestamp_ltz('year', 'month', df.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.try_make_timestamp_ltz('year', 'month', df.day, df.hour, df.min, df.sec)
).show(truncate=False)
df = spark.createDataFrame([[2014, 13, 28, 6, 30, 45.887, 'CET']],
['year', 'month', 'day', 'hour', 'min', 'sec', 'tz'])
df.select(
dbf.try_make_timestamp_ltz('year', 'month', df.day, df.hour, df.min, df.sec)
).show(truncate=False)
spark.conf.unset("spark.sql.session.timeZone")