如何在 Pyspark 中将字符串更改为时间戳？

Question

我正在尝试使用以下数据集和 api 将字符串更改为 pyspark（Spark 版本 = 2.3.0）中的时间戳

我一直在尝试与堆栈溢出不同的分辨率，但没有什么可以帮助更改为 time_stamp

df:
|Customer|Transaction_Timestamp|Transaction_Base_Point_Value|
+--------+---------------------+----------------------------+
|Cust1   |10/25/2017 1:47      |2000                        |

尝试 1

df2 = df.select('Customer', 'Transaction_Timestamp','Transaction_Base_Point_Value', unix_timestamp('Transaction_Timestamp', "dd/MM/yy HH:mm") .cast(TimestampType()).alias("Timestamp")).show(1, False)

尝试 2

df.withColumn('Time', to_timestamp("Transaction_Timestamp", "yyyy_MM_dd hh_mm_ss").cast("Timestamp"))

尝试 3

change_type= df.withColumn('Timestamp', col='Transaction_Timestamp').cast('timestamp')

但是，架构会产生以下输出

 |-- Timestamp: timestamp (nullable = true)

我需要得到如下输出，以便我可以对时间戳执行其他操作

|Customer|Transaction_Timestamp|Transaction_Base_Point_Value|Timestamp|
+--------+---------------------+----------------------------+---------+
|   Cust1|      10/25/2017 1:47|                        2000|     10/25/2017 1:47|

Answer 1

从pyspark.sql.functions使用to_timestamp

.withColumn('Timestamp', to_timestamp('Transaction_Timestamp', 'MM/dd/yyyy hh:mm'))

如果没有1:47 而是01:47，也可以使用填充小时值