相关疑难解决方法(0)

我有一个具有以下架构的PySpark数据框：

root
 |-- epoch: double (nullable = true)
 |-- var1: double (nullable = true)
 |-- var2: double (nullable = true)

历元以秒为单位，应转换为日期时间。为此，我定义了一个用户定义的函数（udf），如下所示：

from pyspark.sql.functions import udf    
import time
def epoch_to_datetime(x):
    return time.localtime(x)
    # return time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(x))
    # return x * 0 + 1

epoch_to_datetime_udf = udf(epoch_to_datetime, DoubleType())
df.withColumn("datetime", epoch_to_datetime(df2.epoch)).show()

我收到此错误：

---> 21     return time.localtime(x)
    22     # return x * 0 + 1
    23 
    TypeError: a float is required

如果我仅返回x + 1该函数，它将起作用。尝试float(x)or float(str(x))或numpy.float(x)in time.localtime(x) …