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如何将“01MAR1978：00：00：00”字符串格式的日期转换为SparkR中的日期格式？

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我有以下格式的日期：

  • 08MAR1978：00：00：00

  • 10FEB1973：00：00：00

  • 15AUG1982：00：00：00

我想将它们转换为：

  • 1978-03-08

  • 1973-02-10

  • 1982-09-15

我在SparkR中尝试了以下内容：

period_uts <- unix_timestamp(all.new$DATE_OF_BIRTH, '%d%b%Y:%H:%M:%S')
period_ts <- cast(period_uts, 'timestamp')
period_dt <- cast(period_ts, 'date')
df <- withColumn(all.new, 'p_dt', period_dt)

但是当我这样做时，所有日期都变成了“NA” .

任何人都可以提供一些见解如何将日期转换为％d％B％Y：％H：％M：％S格式转换为SparkR中的日期？

谢谢！

r apache-spark sparkr

2 回答

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    我认为你不需要 SparkR 来解决这个问题 .

    你有什么：

    DoB <- c("08MAR1978:00:00:00", "10FEB1973:00:00:00", "15AUG1982:00:00:00")

    如果您想获得1978-03-08等，您可以将 as.Date 与您自己发现的日期格式结合使用：

    as.Date(DoB, format="%d%B%Y:%H:%M:%S")
# [1] "1978-03-08" "1973-02-10" "1982-08-15"

    as.Date 将确保 R 知道如何将您的字符串解释为日期 .

    但是请注意，一般来说，日期显示给你的方式（即1978-03-08）实际上是在引擎盖下， R 现在了解你的日期，所以所有与日期相关的操作都将适当地执行 .

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    我想出了怎么做：

    all.new = all.new %>% withColumn("Date_of_Birth_Fixed", to_date(.$DATE_OF_BIRTH,  "ddMMMyyyy"))

    这适用于Spark 2.2.x.

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