如何转换日期＆＃34; 01MAR1978：00：00：00＆＃34;字符串格式到SparkR中的日期格式？

Question

我的日期格式如下：

1. 08MAR1978：00：00：00
2. 10FEB1973：00：00：00
3. 15AUG1982：00：00：00

我想将它们转换为：

1. 1978年3月8日
2. 1973年2月10日
3. 1982年9月15日

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，所有的日期都会变成＆＃34; NA＆＃34;。

任何人都可以提供一些见解，了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！

Answer 1

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与您自己找到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。

但请注意，一般来说日期显示给你的方式（即1978-03-08）实际上并不重要。原因是＆＃39;引擎盖下，R现在了解您的日期，因此所有与日期相关的操作都将正确执行。

Answer 2

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