Skip to content

date_part(field, source)

Описание

Функция date_part() извлекает указанную часть (поле) из даты, времени или временной метки.

Параметры

  • field: строка - поле для извлечения (YEAR, MONTH, DAY, HOUR, MINUTE, SECOND, etc.)
  • source: Column - столбец с датой, временем или временной меткой

Возвращаемое значение

Column - извлеченное значение указанного поля

Пример использования

from pyspark.sql.functions import date_part, to_timestamp, lit
from pyspark.sql import SparkSession

# Создаем SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("date_part_example").getOrCreate()

# Создаем DataFrame с временными метками
data = [
    ("2023-01-15 14:30:45",),
    ("2023-02-28 23:59:59",),
    ("2023-12-31 00:00:00",)
]
df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp_str"])

# Преобразуем строки в временные метки и извлекаем компоненты
df = df.withColumn("timestamp", to_timestamp("timestamp_str")) \
       .withColumn("year", date_part("YEAR", "timestamp")) \
       .withColumn("month", date_part("MONTH", "timestamp")) \
       .withColumn("day", date_part("DAY", "timestamp")) \
       .withColumn("hour", date_part("HOUR", "timestamp"))
df.show(truncate=False)

# Результат:
# +-------------------+-------------------+----+-----+---+----+
# |timestamp_str      |timestamp          |year|month|day|hour|
# +-------------------+-------------------+----+-----+---+----+
# |2023-01-15 14:30:45|2023-01-15 14:30:45|2023|1    |15 |14  |
# |2023-02-28 23:59:59|2023-02-28 23:59:59|2023|2    |28 |23  |
# |2023-12-31 00:00:00|2023-12-31 00:00:00|2023|12   |31 |0   |
# +-------------------+-------------------+----+-----+---+----+

Примечания

  • Возвращает NULL, если входное значение NULL
  • Поддерживаемые поля:
  • YEAR, MONTH, DAY
  • HOUR, MINUTE, SECOND
  • DAYOFWEEK, DAYOFYEAR
  • QUARTER, WEEK
  • Эквивалентна функции extract()
  • Для извлечения отдельных компонентов можно использовать:
  • year()
  • month()
  • day()
  • hour()
  • Полезно для:
  • Извлечения нескольких компонентов даты/времени
  • Гибкой работы с различными частями временной метки
  • Совместимости с PostgreSQL

XML функции

aggregate functions

array functions pyspark

basic functions

bitmap functions

bitwise functions

call functions

comparison functions

conditional functions

conversion functions

csv functions

datetime functions pyspark

encryption functions

expression functions

hash functions

java functions

json functions

map functions

mathematical functions pyspark

normal functions

null functions

sketch functions

sort functions

string functions pyspark

struct functions

system functions

type functions

window functions

xml functions

агрегатные функции

битовые операции

оконные функции

операторы сравнения

предикатные функции

системные функции

условные функции

функции для работы с битовыми картами

функции преобразования типов

функции шифрования