Круглая отметка времени с точностью до 30 секунд - PullRequest
Новая
       33

Круглая отметка времени с точностью до 30 секунд

0 голосов
/ 16 мая 2018

У меня есть столбец в DF, и он содержит timestamp в формате (гггг-мм-дд ЧЧ: мм: сс).Мне нужно округлить timestamp до ближайших 30 секунд.

old column                   desired column
2016-02-09 19:31:02          2016-02-09 19:31:00  
2016-02-09 19:31:35          2016-02-09 19:31:30
2016-02-09 19:31:52          2016-02-09 19:32:00
2016-02-09 19:31:28          2016-02-09 19:31:30

Возможно ли это сделать в Pyspark?

1 Ответ

0 голосов
/ 21 мая 2018

Если вы используете Spark Verson 1.5+, вы можете использовать pyspark.sql.functions.second(), чтобы получить секунды из вашего столбца меток времени. 

import pyspark.sql.functions as f
df.withColumn("second", f.second("old_timestamp")).show()
#+-------------------+------+
#|      old_timestamp|second|
#+-------------------+------+
#|2016-02-09 19:31:02|     2|
#|2016-02-09 19:31:35|    35|
#|2016-02-09 19:31:52|    52|
#|2016-02-09 19:31:28|    28|
#+-------------------+------+

После того, как вы получите часть секунд, выможно взять это число, разделить на 30, округлить и умножить на 30, чтобы получить «новую» секунду. 

df.withColumn("second", f.second("old_timestamp"))\
    .withColumn("new_second", f.round(f.col("second")/30)*30)\
    .show()
#+-------------------+------+----------+
#|      old_timestamp|second|new_second|
#+-------------------+------+----------+
#|2016-02-09 19:31:02|     2|       0.0|
#|2016-02-09 19:31:35|    35|      30.0|
#|2016-02-09 19:31:52|    52|      60.0|
#|2016-02-09 19:31:28|    28|      30.0|
#+-------------------+------+----------+

Из «новой» секунды мы можем вычислить смещение в секундах, которое придобавление к исходной отметке времени приведет к получению желаемых «округленных» отметок времени. 

df.withColumn("second", f.second("old_timestamp"))\
    .withColumn("new_second", f.round(f.col("second")/30)*30)\
    .withColumn("add_seconds", f.col("new_second") - f.col("second"))\
    .show()
#+-------------------+------+----------+-----------+
#|      old_timestamp|second|new_second|add_seconds|
#+-------------------+------+----------+-----------+
#|2016-02-09 19:31:02|     2|       0.0|       -2.0|
#|2016-02-09 19:31:35|    35|      30.0|       -5.0|
#|2016-02-09 19:31:52|    52|      60.0|        8.0|
#|2016-02-09 19:31:28|    28|      30.0|        2.0|
#+-------------------+------+----------+-----------+

Как мы видим, отрицательное число в этом столбце означает, что исходное время должно быть округлено в меньшую сторону.Положительное число увеличит время.

Чтобы добавить это время к исходной метке времени, сначала преобразуйте ее в метку времени Unix, используя pyspark.sql.functions.unix_timestamp().После добавления преобразуйте результат обратно во временную метку, используя pyspark.sql.functions.from_unixtime().

Соберите все это вместе (сжимая промежуточные шаги): 

df.withColumn(
        "add_seconds",
        (f.round(f.second("old_timestamp")/30)*30) - f.second("old_timestamp")
    )\
    .withColumn(
        "new_timestamp",
        f.from_unixtime(f.unix_timestamp("old_timestamp") + f.col("add_seconds"))
    )\
    .drop("add_seconds")\
    .show()
#+-------------------+-------------------+
#|      old_timestamp|      new_timestamp|
#+-------------------+-------------------+
#|2016-02-09 19:31:02|2016-02-09 19:31:00|
#|2016-02-09 19:31:35|2016-02-09 19:31:30|
#|2016-02-09 19:31:52|2016-02-09 19:32:00|
#|2016-02-09 19:31:28|2016-02-09 19:31:30|
#+-------------------+-------------------+
...