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我有一个使用 pyspark 在 AWS Glue 中处理的数据框，我的 df 中的一条消息如下所示：

{  
   "version":"0.0.1",
   "device_id":"df4c13ddddb1bb8fea9fe762",
   "session_id":"721cf47cf8408b30bc57743717",
   "session_start":1508450739332,
   "source_id":"5",
   "body":{  
      "message_id":"2e6d83c677a7b4f3683366d",
      "message_type":1,
      "message_time":1508450739332,
      "url":"http://sample_url/"
   },
   "partition_0":"2017",
   "partition_1":"10",
   "partition_2":"19",
   "partition_3":"22"
}

我正在尝试将 body.message_time （以毫秒为单位的纪元）转换为日期时间字段。我尝试了 from_unixtime 函数：

unnested_df.withColumn("messages_datetime", from_unixtime(unnested_df.body.message_time.divide(1000)).show()

给我这个错误：

TypeError: 'Column' object is not callable

我只是将该列传递给 from_unixtime 函数。知道如何解决这个问题吗？

谢谢

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1 回答 1

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你得到一个异常，因为Column没有divide方法。使用/运算符：

unnested_df.withColumn("messages_datetime", from_unixtime(unnested_df.body.message_time / 1000)
于 2017-11-02T19:55:13.007 回答