我有一个日期pyspark数据框，其中的字符串列格式为，MM-dd-yyyy并且尝试将其转换为日期列。
我试过了：
df.select(to_date(df.STRING_COLUMN).alias('new_date')).show()
我得到一串空值。有人可以帮忙吗？
更新（1/10/2018）：
对于Spark 2.2+，执行此操作的最佳方法可能是使用to_date或to_timestamp函数，这两个函数均支持format参数。从文档中：
>>> from pyspark.sql.functions import to_timestamp
>>> df = spark.createDataFrame([('1997-02-28 10:30:00',)], ['t'])
>>> df.select(to_timestamp(df.t, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss').alias('dt')).collect()
[Row(dt=datetime.datetime(1997, 2, 28, 10, 30))]
原始答案（适用于Spark <2.2）
没有udf，可以（最好吗？）执行此操作：
from pyspark.sql.functions import unix_timestamp, from_unixtime
df = spark.createDataFrame(
[("11/25/1991",), ("11/24/1991",), ("11/30/1991",)],
['date_str']
)
df2 = df.select(
'date_str',
from_unixtime(unix_timestamp('date_str', 'MM/dd/yyy')).alias('date')
)
print(df2)
#DataFrame[date_str: string, date: timestamp]
df2.show(truncate=False)
#+----------+-------------------+
#|date_str |date |
#+----------+-------------------+
#|11/25/1991|1991-11-25 00:00:00|
#|11/24/1991|1991-11-24 00:00:00|
#|11/30/1991|1991-11-30 00:00:00|
#+----------+-------------------+
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