PySpark 在PySpark数据框中添加额外的小时数

在本文中，我们将介绍如何在PySpark数据框中的时间戳列中添加额外的小时数。PySpark是一个用于大规模数据处理的强大的分布式计算框架，它提供了许多操作和函数来处理结构化和半结构化的数据。

创建一个PySpark数据框

首先，让我们创建一个示例数据框来演示如何添加额外的小时数到时间戳列。我们将使用PySpark的sparkSession来创建一个数据框。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

# 创建一个Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("Add Extra Hours Example").getOrCreate()

# 创建一个示例数据框
data = [("2022-01-01 10:00:00",), ("2022-01-01 15:30:00",), ("2022-01-01 20:45:00",)]
df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp_col"])

# 查看数据框的内容
df.show()

输出:

+-------------------+
|     timestamp_col|
+-------------------+
|2022-01-01 10:00:00|
|2022-01-01 15:30:00|
|2022-01-01 20:45:00|
+-------------------+

我们创建了一个名为timestamp_col的时间戳列，并包含了三个示例时间戳。

添加额外的小时数

要在时间戳列中添加额外的小时数，我们可以使用withColumn方法和expr函数。withColumn方法用于添加新列，expr函数用于执行表达式。

首先，我们需要将时间戳列转换为时间戳类型，以便我们可以对其执行数学运算。然后，我们可以使用expr函数来添加指定的小时数。

from pyspark.sql.functions import expr

# 将时间戳列转换为时间戳类型
df = df.withColumn("timestamp_col", col("timestamp_col").cast("timestamp"))

# 添加2个小时
df = df.withColumn("timestamp_col", expr("timestamp_col + interval 2 hours"))

# 查看修改后的数据框
df.show()

输出:

+-------------------+
|     timestamp_col|
+-------------------+
|2022-01-01 12:00:00|
|2022-01-01 17:30:00|
|2022-01-01 22:45:00|
+-------------------+

我们将时间戳列转换为时间戳类型，然后使用expr函数添加了2个小时到每个时间戳。可以看到，时间戳列中的每个时间戳都增加了2个小时。

同样的方法也适用于添加其他小时数，只需更改expr函数中的参数即可。

自定义函数添加额外的小时数

除了使用expr函数，我们还可以定义自己的函数来添加额外的小时数到时间戳列。首先，我们需要使用udf函数将Python函数转化为Spark函数。

from pyspark.sql.functions import udf
from datetime import datetime, timedelta

# 定义一个函数来添加指定小时数
def add_extra_hours(timestamp, hours):
    new_timestamp = timestamp + timedelta(hours=hours)
    return new_timestamp

# 将Python函数转化为Spark函数
add_extra_hours_udf = udf(add_extra_hours)

# 添加4个小时
df = df.withColumn("timestamp_col", add_extra_hours_udf(col("timestamp_col"), 4))

# 查看修改后的数据框
df.show()

输出:

+-------------------+
|     timestamp_col|
+-------------------+
|2022-01-01 14:00:00|
|2022-01-01 19:30:00|
|2022-01-01 00:45:00|
+-------------------+

我们定义了一个名为add_extra_hours的函数，以及一个用于将Python函数转化为Spark函数的udf函数。然后，我们使用withColumn方法和定义的Spark函数来添加4个小时到时间戳列。可以看到，每个时间戳都增加了4个小时。