Spark Sql:从excel工作表加载文件（扩展名为.xlsx）无法正确推断日期类型列的架构

我有一个xlsx文件，其中包含以下格式的日期/时间文件（我的时间）和样本记录-

5/16/2017 12:19:00 AM
5/16/2017 12:56:00 AM
5/16/2017 1:17:00 PM
5/16/2017 5:26:00 PM
5/16/2017 6:26:00 PM

我以以下方式读取xlsx文件：-

val inputDF = spark.sqlContext.read.format("com.crealytics.spark.excel")
    .option("location","file:///C:/Users/file.xlsx")
    .option("useHeader","true")
    .option("treatEmptyValuesAsNulls","true")
    .option("inferSchema","true")
    .option("addColorColumns","false")
    .load()

当我尝试使用以下方法获取架构时：-

inputDF.printSchema()

，我得到双份。 有时，甚至我也将模式作为字符串。 当我打印数据时，我得到的输出是：-

------------------
My Time
------------------
42871.014189814814
42871.03973379629
42871.553773148145
42871.72765046296
42871.76887731482
------------------

对于给定的输入，上述输出显然不正确

此外，如果我将xlsx文件转换为csv格式并读取它，则可以正确获得输出。以下是我以csv格式阅读的方式：-

spark.sqlContext.read.format("csv")
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", true)
      .load("file:///C:/Users/file.xlsx")

因此，在这方面的任何帮助，如何推断日期类型的任何列的正确模式

注：- Spark版本是2.0.0

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使用的语言是Scala

这些输出是正确的时间。它们是excel在其日期序列中存储日期和时间的方式。当单元格格式为日期、时间或自定义时，这些值将仅显示日期、时间或它们的某些组合，具体取决于自定义。小数点前的部分是自给定日期起的天数，1900年1月1日或1905年1月1日，具体取决于PC/Mac系统（如果我没记错的话）。小数点后的部分是时间或24小时的分数。这些输出是正确的时间。它们是excel在其日期序列中存储日期和时间的方式。当单元格格式为日期、时间或自定义时，这些值将仅显示日期、时间或它们的某些组合，具体取决于自定义。小数点前的部分是自给定日期起的天数，1900年1月1日或1905年1月1日，具体取决于PC/Mac系统（如果我没记错的话）。小数点后的部分是时间或24小时的分数。