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我正在尝试将包含日期和时间的列作为字符串转换为时间戳，但是在转换过程中丢失了毫秒部分。

数据

我有一个Spark数据框df，其中有一个日期和一个包含字符串的时间列。时间字符串包含毫秒，如下所示：

+---------+------------+
|date     |time        |
+---------+------------+
|2018/1/2 |09:53:25.864|
|2018/1/3 |11:32:21.689|
|2018/1/4 |09:34:51.045|
+---------+------------+

我尝试了什么

我串联date和time列以获取date_and_time列（字符串）：

import spark.sql.functions as F

df = df.withColumn('date_and_time', F.concat_ws(' ', df.date, df.time))

df.show(3, False)

输出：

+--------+------------+---------------------+
|date    |time        |date_and_time        |
+--------+------------+---------------------+
|2018/1/2|09:53:25.864|2018/1/2 09:53:25.864|
|2018/1/3|11:32:21.689|2018/1/3 11:32:21.689|
|2018/1/4|09:34:51.045|2018/1/4 09:34:51.045|
+--------+------------+---------------------+

然后，我使用简单日期格式的日期和时间模式指定了时间戳格式：

timestamp_format = 'yyyy/M/d HH:mm:ss.SSS'

然后，我尝试使用几种不同的方式将此字符串转换为时间戳：

df.select(
    df.date_and_time,
    F.to_timestamp(df.date_and_time, timestamp_format).alias('method_1'),
    F.unix_timestamp(df.date_and_time, format=timestamp_format).cast('timestamp').alias('method_2')
).show(3, False)

如下所示，时间戳缺少毫秒部分：

+---------------------+-------------------+-------------------+
|date_and_time        |method_1           |method_2           |
+---------------------+-------------------+-------------------+
|2018/1/2 09:53:25.864|2018-01-02 09:53:25|2018-01-02 09:53:25|
|2018/1/3 …