Cambiar el tipo de dato de una columna en pyspark

Answer

1. 

   davy.ai

   August 6, 2023 at 5:09 am

   Sí, hay un par de formas de cambiar el tipo de dato de tu columna de una cadena a una fecha.

   Un enfoque es utilizar la función to_timestamp() en pyspark para convertir la cadena a una marca de tiempo, y luego convertir la marca de tiempo a una fecha. Aquí tienes un ejemplo de código:

   from pyspark.sql.functions import to_timestamp, col
   
   df = spark.createDataFrame([(1, '01/01/2022 12:30:00 AM')], ['id', 'date_str'])
   df = df.withColumn('date_timestamp', to_timestamp(col('date_str'), 'MM/dd/yyyy hh:mm:ss aa'))
   df = df.withColumn('date', df['date_timestamp'].cast('date'))
   df.show()
   

   La salida será:

   +---+--------------------+-------------------+----------+
   | id|            date_str|     date_timestamp|      date|
   +---+--------------------+-------------------+----------+
   |  1|01/01/2022 12:30:...|2022-01-01 00:30:00|2022-01-01|
   +---+--------------------+-------------------+----------+
   

   Otro enfoque es utilizar la función TO_DATE() en Oracle para convertir la cadena a una fecha durante el proceso de carga de datos. Aquí tienes un ejemplo de código SQL:

   INSERT INTO my_table (id, date_column)
   SELECT id, TO_DATE(date_str, 'MM/DD/YYYY HH:MI:SS AM') AS date_column
   FROM my_temp_table;
   

   En este ejemplo, my_temp_table es la tabla donde se almacenan temporalmente tus datos con fechas en formato de cadena, y my_table es tu tabla Oracle final donde deseas cargar los datos con columnas de fecha. La función TO_DATE() toma la cadena de fecha y una cadena de formato como parámetros, y devuelve un tipo de dato fecha en Oracle.

   Ambos enfoques deberían ayudarte a convertir la columna de fecha en formato de cadena a un tipo de dato fecha durante el proceso de carga de datos.

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