你可以用 date_format 取而代之的是：

import pyspark.sql.functions as F

x.withColumn("load_time_stamp", F.date_format(F.current_timestamp(), "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss"))

请注意 to_timestamp 从给定格式转换时间戳，而 date_format 将时间戳转换为给定格式。你不需要这么做 substring 当前时间戳是因为 date_format 将在格式化为所需格式时处理该问题。

如果您想得到一个只有秒精度的timestamp类型列，那么可以使用 from_unixtime 功能。
例子：

from pyspark.sql import functions as F

x = spark.createDataFrame([(1,)], ["id"])

x.withColumn(
    "load_time_stamp",
    F.from_unixtime(F.current_timestamp().cast("long"))
).show(truncate=False)

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# |id |load_time_stamp    |

# +---+-------------------+

# |1  |2021-02-22 15:35:34|

# +---+-------------------+