col
format基于 .. 如果转换失败，将引发异常。 支持 Spark Connect。
格式可以包含以下字符，不区分大小写：
-
'0'或'9'：指定介于 0 和 9 之间的预期数字。 格式字符串中的 0 或 9 序列与输入值中的数字序列匹配，生成与格式字符串中相应序列相同的长度的结果字符串。 如果 0/9 序列包含的数字多于十进制值的匹配部分，并且该序列以 0 开头，且位于小数点之前，那么会用零左填充此结果字符串。 否则，会用空格填充此结果字符串。 -
'.'或'D'：指定小数点的位置（可选，只允许一次）。 -
','或'G'：指定分组 （千） 分隔符 （，）的位置。 每个分组分隔符的左右两边必须有一个 0 或 9。 -
'$'：指定 $ 货币符号的位置。 此字符只能指定一次。 -
'S'或'MI'：指定“-”或“+”符号的位置（可选，仅在格式字符串的开头或末尾只允许一次）。 请注意，“S”打印正值的“+”，但“MI”打印空格。 -
'PR'：仅在格式字符串的末尾允许;指定如果输入值为负值，则结果字符串将由尖括号包装。
如果是 col 日期/时间， format 则为有效的日期/时间模式，请参阅 模式。
如果是 col 二进制文件，它将转换为格式之一的字符串：
-
'base64'：base 64 字符串。 -
'hex'：十六进制格式的字符串。 -
'utf-8'：输入二进制文件解码为 UTF-8 字符串。
有关相应的 Databricks SQL 函数，请参阅 to_varchar 函数。
Syntax
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.to_varchar(col=<col>, format=<format>)
参数
| 参数 | 类型 | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column 或 str |
输入列或字符串。 |
format |
pyspark.sql.Column 或 str |
用于转换字符值的格式。 |
例子
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.functions import lit
df = spark.createDataFrame([(78.12,)], ['e'])
df.select(dbf.to_varchar(df.e, lit("$99.99")).alias('r')).collect()