タイムスタンプを試す
colをformatで解析してタイムスタンプを生成します。この関数は、ANSI SQL モードが有効かどうかに関係なく、無効な入力に対しては常に null を返します。結果のデータ型は構成spark.sql.timestampTypeの値と一致しています。
対応する Databricks SQL 関数については、 try_to_timestamp関数を参照してください。
構文
Python
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.try_to_timestamp(col=<col>, format=<format>)
パラメーター
パラメーター | Type | 説明 |
|---|---|---|
|
| 変換する列の値。 |
|
| タイムスタンプ値を変換するために使用する形式。 |
例
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)