如何用纯PySpark函数替换Timedelta Pandas函数？

在PySpark中，我们可以使用pyspark.sql.functions模块中的函数来替换Pandas中的Timedelta函数。下面是一个使用纯PySpark函数替换Pandas函数的示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import expr

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [("2021-01-01", "2022-01-01"), ("2021-02-01", "2022-02-01")]
df = spark.createDataFrame(data, ["start_date", "end_date"])

# 将日期字符串转换为日期类型
df = df.withColumn("start_date", expr("to_date(start_date)"))
df = df.withColumn("end_date", expr("to_date(end_date)"))

# 计算日期差值
df = df.withColumn("duration", expr("datediff(end_date, start_date)"))

# 显示结果
df.show()

输出结果：

+----------+----------+--------+
|start_date|  end_date|duration|
+----------+----------+--------+
|2021-01-01|2022-01-01|     365|
|2021-02-01|2022-02-01|     365|
+----------+----------+--------+

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含起始日期和结束日期的DataFrame。然后，我们使用expr函数将日期字符串转换为日期类型，并使用datediff函数计算日期差值。最后，我们显示了结果DataFrame。

请注意，PySpark中的datediff函数返回的是两个日期之间的天数差异，而不是时间差异。如果需要计算时间差异，可以使用unix_timestamp函数将日期转换为时间戳，然后进行计算。