Pyspark to_timestamp 与时区

Question

我正在尝试使用 to_timestamp 将带有时区的日期时间字符串转换为时间戳。

示例数据框：

df = spark.createDataFrame([("a", '2020-09-08 14:00:00.917+02:00'), 
                            ("b", '2020-09-08 14:00:00.900+01:00')], 
                           ["Col1", "date_time"])

我的尝试（使用时区说明符 Z）：

df = df.withColumn("timestamp",f.to_timestamp(df.date_time, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSZ"))
df.select('timestamp').show()

实际结果：

    +---------+
    |timestamp|
    +---------+
    |     null|
    |     null|
    +---------+

想要的结果（其中时间戳是时间戳类型）：

+-------------------------+
|                timestamp|
+-------------------------+
|2020-09-08 14:00:00+02:00|
|2020-09-08 14:00:00+01:00|
+-------------------------+

我也尝试了许多其他版本的格式，但我似乎找不到合适的。

Answer 1

据我所知，无法用时区解析时间戳并直接保留其原始形式。

问题在于to_timestamp() 和date_format() 函数会自动将它们转换为本地机器的时区。

我可以建议您解析时间戳并将其转换为 UTC，如下所示，

df.withColumn('local_ts', date_format(df.date_time, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSX")) \
  .withColumn("timestamp_utc",to_utc_timestamp(to_timestamp(df.date_time, "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSX"), 'America/New_York')) \
  .show(10, False) 

# America/New_York is machine's timezone

+----+-----------------------------+--------------------------+-----------------------+
|Col1|date_time                    |local_ts                  |timestamp_utc          |
+----+-----------------------------+--------------------------+-----------------------+
|a   |2020-09-08 14:00:00.917+02:00|2020-09-08 08:00:00.917-04|2020-09-08 12:00:00.917|
|b   |2020-09-08 14:00:00.900+01:00|2020-09-08 09:00:00.900-04|2020-09-08 13:00:00.9  |
+----+-----------------------------+--------------------------+-----------------------+

如果您仍然喜欢保留其原始形式，那么我想您应该为此编写一个自定义 udf。