PySpark Pyspark使用时区的to_timestamp函数

在本文中，我们将介绍如何在PySpark中使用to_timestamp函数来解析时间戳，并加上时区信息。

阅读更多：PySpark 教程

PySpark中的to_timestamp函数

在PySpark中，to_timestamp函数可以将字符串转换为Timestamp类型。它的语法如下：

to_timestamp(col, format='yyyy-MM-dd HH:mm:ss')

其中，col指定要转换的字符串列，format是可选参数，用于指定字符串的格式。

要注意的是，默认情况下，to_timestamp函数会将字符串解析为本地时间，而不考虑时区的影响。这在某些情况下可能不是我们所期望的结果。接下来，我们将介绍如何在PySpark中使用to_timestamp函数时指定时区。

Pyspark to_timestamp函数解析时区

为了解析带有时区信息的时间字符串，我们可以使用to_utc_timestamp函数和from_utc_timestamp函数。to_utc_timestamp函数将本地时间转换为UTC时间，而from_utc_timestamp函数将UTC时间转换为指定时区的时间。

下面是一个示例，假设我们有一个包含时间字符串和时区的DataFrame：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import to_utc_timestamp, from_utc_timestamp

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = [
    ("2022-01-01 12:00:00", "UTC"),
    ("2022-01-01 12:00:00", "Asia/Shanghai"),
    ("2022-01-01 12:00:00", "America/New_York")
]

df = spark.createDataFrame(data, ["time", "timezone"])
df.show()

输出结果如下：

+-------------------+--------------+
|               time|      timezone|
+-------------------+--------------+
|2022-01-01 12:00:00|           UTC|
|2022-01-01 12:00:00| Asia/Shanghai|
|2022-01-01 12:00:00|America/New_York|
+-------------------+--------------+

现在，我们可以使用to_utc_timestamp和from_utc_timestamp函数来解析时间字符串并应用时区信息。一种常见的方法是创建一个新的列，将时间字符串转换为UTC时间。接下来，我们可以使用from_utc_timestamp函数将UTC时间转换为指定的时区。

from pyspark.sql.functions import expr

df = df.withColumn("utc_time", to_utc_timestamp(expr("time"), "UTC"))
df = df.withColumn("local_time", from_utc_timestamp(expr("utc_time"), "Asia/Shanghai"))

执行上述代码后，我们将得到以下DataFrame：

+-------------------+--------------+-------------------+-------------------+
|               time|      timezone|           utc_time|        local_time|
+-------------------+--------------+-------------------+-------------------+
|2022-01-01 12:00:00|           UTC|2022-01-01 12:00:00|2022-01-01 20:00:00|
|2022-01-01 12:00:00| Asia/Shanghai|2022-01-01 12:00:00|2022-01-01 12:00:00|
|2022-01-01 12:00:00|America/New_York|2022-01-01 12:00:00|2022-01-01 00:00:00|
+-------------------+--------------+-------------------+-------------------+

可以看到，utc_time列包含了转换为UTC时间的结果，而local_time列包含了转换为Asia/Shanghai时区的结果。

总结

在本文中，我们介绍了如何在PySpark中使用to_timestamp函数来解析时间字符串，并添加时区信息。通过使用to_utc_timestamp函数和from_utc_timestamp函数，我们可以将本地时间转换为UTC时间，并在需要时转换为指定的时区。熟练掌握这些函数，可以帮助我们更好地处理时区相关的时间数据。