PySpark中如何将datetime转换为int？解决Column对象不可调用错误

你原来的代码是Pandas语法，PySpark的DataFrame列模型和Pandas完全不同，无法直接用apply+lambda的方式操作列，这就是触发TypeError: 'Column' object is not callable的核心原因。

改用PySpark内置函数即可实现需求，代码如下：

from pyspark.sql import functions as F

# 新增一列存储转换后的数值型日期
df = df.withColumn(
    "DATE_NUM",
    F.date_format(F.col("DATE"), "yyyyMMdd").cast("float")
)

# 如果要覆盖原DATE列，把第二个参数改成"DATE"即可
# df = df.withColumn(
#     "DATE",
#     F.date_format(F.col("DATE"), "yyyyMMdd").cast("float")
# )

代码说明 #

• F.date_format(F.col("DATE"), "yyyyMMdd")：将datetime类型的DATE列格式化为yyyyMMdd格式的字符串，对应你原代码里的x.strftime("%Y%m%d")。
• .cast("float")：将格式化后的字符串转换为浮点数类型，对应Pandas里的.astype('float64')。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jjoa