日付/タイムスタンプ/文字列を、2 番目の引数で指定された日付形式で指定された形式の文字列の値に変換します。
パターンは、たとえば dd.MM.yyyy であり、'18.03.1993' のような文字列を返す可能性があります。
datetime パターンのすべてのパターン文字を使用できます。
注
可能な限り、 yearなどの特殊な関数を使用します。
対応する Databricks SQL 関数については、 date_format 関数を参照してください。
構文
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.date_format(date=<date>, format=<format>)
パラメーター
| パラメーター | タイプ | Description |
|---|---|---|
date |
pyspark.sql.Column または str |
書式設定する値の入力列。 |
format |
literal string |
datetime 値を表すために使用する形式。 |
返品ポリシー
pyspark.sql.Column: 書式設定された datetime を表す文字列値。
例示
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('2015-04-08',), ('2024-10-31',)], ['dt'])
df.select("*", dbf.typeof('dt'), dbf.date_format('dt', 'MM/dd/yyyy')).show()
df = spark.createDataFrame([('2015-04-08 13:08:15',), ('2024-10-31 10:09:16',)], ['ts'])
df.select("*", dbf.typeof('ts'), dbf.date_format('ts', 'yy=MM=dd HH=mm=ss')).show()
import datetime
df = spark.createDataFrame([
(datetime.date(2015, 4, 8),),
(datetime.date(2024, 10, 31),)], ['dt'])
df.select("*", dbf.typeof('dt'), dbf.date_format('dt', 'yy--MM--dd')).show()
import datetime
df = spark.createDataFrame([
(datetime.datetime(2015, 4, 8, 13, 8, 15),),
(datetime.datetime(2024, 10, 31, 10, 9, 16),)], ['ts'])
df.select("*", dbf.typeof('ts'), dbf.date_format('ts', 'yy=MM=dd HH=mm=ss')).show()