try_to_timestamp

Analyse le col avec le format en un Timestamp. La fonction renvoie toujours null pour une entrée non valide, avec ou sans le mode ANSI SQL activé. Le type de données de résultat est cohérent avec la valeur de la configuration spark.sql.timestampType.

Pour la fonction Databricks SQL correspondante, consultez la fonctiontry_to_timestamp.

Syntaxe

Python

from pyspark.sql import functions as dbf

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

parameter

parameter	Type	Description
col	pyspark.sql.Column OU str	valeurs de colonne à convertir.
format	literal string, optional	format à utiliser pour convertir les valeurs de timestamp.

parameter	Type	Description
col	pyspark.sql.Column OU str	valeurs de colonne à convertir.
format	literal string, optional	format à utiliser pour convertir les valeurs de timestamp.

Exemples

Python

from pyspark.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)