我正在AWS Glue中构建一个作业，我的表中有一个名为booking且数据类型为字符串的列。它包含一些空值沿着日期信息。使用pySpark数据框将字符串转换为日期时，这些空值会导致问题。
| 预订|姓名|
| - ------|- ------|
| 二○二二年一月十一日|约翰|
| 零|最大值|
我尝试了多种方法。
1.使用**fillna（）& fill（）**将空值替换为虚拟日期01.01.1900。不幸的是，粘附作业引发错误，指出 ImportError：无法从“pyspark.sql. functions”导入名称“fill” 我的想法是用虚拟日期替换空值，然后使用to_date函数转换它。
1.写入条件：
df_spark = df_spark.withColumn（“预订”，当（df_spark.预订.为空（），“01.01.1900”）时。否则（df_spark.预订））
df_spark = df_spark. with列（“预算数据”，截止日期（df_spark[“预算数据”]，“年月日”））
这也抛出超级奇怪的错误信息（随附截图）

1.下面的语句也不起作用。
df_spark = df_spark.withColumn（“预订”，截止日期（df_spark[“预订”]，无））
你能告诉我正确的方法吗？
先谢谢你了。