将日期字符串转换为时间戳以按亚秒精度排序

我有一个专栏date在 pySpark 数据框中，日期格式如下：

2018-02-01T13:13:12.023507

我想将该列中的日期从字符串转换为时间戳（或者我可以根据日期对其进行排序的内容）。到目前为止，我已经尝试过以下方法：

new_df = df.withColumn(
    'date', 
    unix_timestamp("date", "YYYY-MM-DD'T'hh:mm:ss.s").cast("double").cast("timestamp")
)

和这个

new_df = df.withColumn(
    'date',
    from_unixtime(
        unix_timestamp(col(('date')), "yyyy-MM-dd'T'hh:mm:ss.SSS"), 
        "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSS"
    )
)

和这个

df_new = df.withColumn(
    'date1',
    F.to_timestamp("date", "yyyy-dd-MM'T'hh:mm:ss.s")
)

我尝试了在其他类似问题中找到的所有内容，但到目前为止没有任何效果。我也尝试过不同的格式yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.ssssss没有成功。我缺少什么？

对于 Spark >= 2.2 的替代方法unix_timestamp()是通过使用to_timestamp():

from pyspark.sql.functions import col, to_timestamp

new_df = df.withColumn('converted_date',to_timestamp(col('date'), "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss"))