Date pyspark-生成日期序列

我正在尝试生成一个日期序列

df1 = df.withColumn("start_dt" ,F.to_date(F.col("start_date"),"yyyy-mm-dd")).withColumn("end_dt", F.to_date(F.col("end_date"),"yyyy-mm-dd"))
df1.select("start_dt","end_dt").show()

print("type(start_dt) ",type("start_dt"))
print("type(end_dt) " ,type("end_dt"))
df2 =df1.withColumn("lineoffdate", F.expr("""sequence(start_dt,end_dt,1)"""))

**下面是输出

+----+----------+----------+
|   start_date  |  end_date|
+----+----------+----------+
|   2020-02-01  |2020-03-21|
+-------------------+------+

type(start_dt)  <class 'str'>
type(end_dt)  <class 'str'>

+----+----------+----------+
|开始日期|结束日期|
+----+----------+----------+
|   2020-02-01  |2020-03-21|
+-------------------+------+
类型（开始时间）
类型（结束时）

由于数据类型不匹配，无法解析“序列（

start_dt

，

end_dt

，1）”：序列仅支持整数、时间戳或日期类型；第1行位置0

---

即使将开始日期和结束日期转换为日期或时间戳，我仍然可以看到列的类型，并且在生成日期序列时出现上述错误。

您说它应该与

date

或

timestamp

（日历类型）一起工作是正确的，你犯的唯一错误是你把

步骤
放在
序列中
作为
整数
，而它应该是日历间隔（比如
间隔1天
）：

我试着打印模式|--start_dt:date（nullable=true）|--end_dt:date（nullable=true）不明白为什么序列不起作用你真聪明。非常感谢！
df.withColumn("start_date",F.to_date("start_date")).withColumn("end_date", F.to_date("end_date"))\
    .withColumn("lineofdate", F.expr("""sequence(start_date,end_date,interval 1 day)""")).show()


+----------+----------+--------------------+
|start_date|  end_date|          lineofdate|
+----------+----------+--------------------+
|2020-02-01|2020-03-21|[2020-02-01, 2020...|
+----------+----------+--------------------+