让我们创建一些虚拟数据：

import datetime
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.functions import col

row = Row("vacationdate")

df = sc.parallelize([
    row(datetime.date(2015, 10, 07)),
    row(datetime.date(1971, 01, 01))
]).toDF()

如果你的Spark〉= 1.5.0，你可以使用date_format函数：

from pyspark.sql.functions import date_format

(df
   .select(date_format(col("vacationdate"), "dd-MM-YYYY")
   .alias("date_string"))
   .show())

在Spark〈1.5.0中，可以使用Hive UDF完成：

df.registerTempTable("df")
sqlContext.sql(
    "SELECT date_format(vacationdate, 'dd-MM-YYYY') AS date_string FROM df")

当然它在Spark〉= 1.5.0中仍然可用。
如果不使用HiveContext，可以使用UDF模拟date_format：

from pyspark.sql.functions import udf, lit
my_date_format = udf(lambda d, fmt: d.strftime(fmt))

df.select(
    my_date_format(col("vacationdate"), lit("%d-%m-%Y")).alias("date_string")
).show()

请注意，它使用C标准格式，而不是Java simple date format