Как преобразовать формат Timestamp в Date в DataFrame?

Ответ 1

Вы можете cast указать столбец:

Scala:

import org.apache.spark.sql.types.DateType

val newDF = df.withColumn("dateColumn", df("timestampColumn").cast(DateType))

Pyspark:

df = df.withColumn('dateColumn', df['timestampColumn'].cast('date'))

Ответ 2

В SparkSQL:

SELECT
  CAST(the_ts AS DATE) AS the_date
FROM the_table

Ответ 3

Представьте следующий ввод:

val dataIn = spark.createDataFrame(Seq(
        (1, "some data"),
        (2, "more data")))
    .toDF("id", "stuff")
    .withColumn("ts", current_timestamp())

dataIn.printSchema
root
 |-- id: integer (nullable = false)
 |-- stuff: string (nullable = true)
 |-- ts: timestamp (nullable = false)

Вы можете использовать функцию to_date:

val dataOut = dataIn.withColumn("date", to_date($"ts"))

dataOut.printSchema
root
 |-- id: integer (nullable = false)
 |-- stuff: string (nullable = true)
 |-- ts: timestamp (nullable = false)
 |-- date: date (nullable = false)

dataOut.show(false)
+---+---------+-----------------------+----------+
|id |stuff    |ts                     |date      |
+---+---------+-----------------------+----------+
|1  |some data|2017-11-21 16:37:15.828|2017-11-21|
|2  |more data|2017-11-21 16:37:15.828|2017-11-21|
+---+---------+-----------------------+----------+

Я бы рекомендовал использовать эти методы для кастинга и простого SQL.

Ответ 4

Для Spark 2. 4+,

import spark.implicits._
val newDF = df.withColumn("dateColumn", $"timestampColumn".cast(DateType))    

ИЛИ

val newDF = df.withColumn("dateColumn", col("timestampColumn").cast(DateType))