日期列格式转换：将'dd-mmm-yyy'转'yyyy-mm-dd'时format_date报错

问题出在直接用format_date处理字符串日期——该函数要求输入是日期类型而非未解析的字符串，且你的日期格式（dd-mmm-yy）不符合默认解析规则，因此触发报错。正确流程是先将字符串解析为日期类型，再重新格式化。

不同工具的实现示例 #

1. BigQuery SQL

SELECT FORMAT_DATE('%Y-%m-%d', PARSE_DATE('%d-%b-%y', date_column)) AS formatted_date
FROM your_table

• PARSE_DATE('%d-%b-%y', date_column)：将dd-mmm-yy格式的字符串解析为日期类型，%b匹配三位字母月份（不区分大小写），%y匹配两位年份
• FORMAT_DATE('%Y-%m-%d', ...)：将解析后的日期转为yyyy-mm-dd格式

2. PySpark

from pyspark.sql.functions import to_date, date_format

df = df.withColumn(
    "formatted_date",
    date_format(to_date("date_column", "dd-MMM-yy"), "yyyy-MM-dd")
)

• to_date("date_column", "dd-MMM-yy")：按指定格式解析字符串为日期
• date_format(...)：将日期转为目标格式

3. PostgreSQL

SELECT TO_CHAR(TO_DATE(date_column, 'DD-Mon-YY'), 'YYYY-MM-DD') AS formatted_date
FROM your_table

• TO_DATE(date_column, 'DD-Mon-YY')：解析字符串为日期
• TO_CHAR(..., 'YYYY-MM-DD')：格式化日期为目标字符串

注意事项 #

• 两位年份补全规则：多数工具默认将00-69映射为2000-2069，70-99映射为1970-1999，若需自定义年份映射需额外处理
• 月份大小写：%b（SQL）或MMM（Spark）不区分大小写，无需单独转换月份字母的大小写

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Connor Hill