array_append

Vrátí nový sloupec matice připojením hodnoty k existující matici.

Přidáno do Databricks Runtime 12.2 LTS

Syntaxe

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_append(col, value)

Parametry

Parameter	Typ	Description
col	pyspark.sql.Column nebo str	Název sloupce obsahujícího pole.
value	Jakýkoliv	Hodnota literálu nebo výraz Column, který se má připojit k poli.

Návraty

pyspark.sql.Column: Nový sloupec matice s připojeným value k původní matici.

Examples

Příklad 1: Připojení hodnoty sloupce ke sloupci pole

from pyspark.sql import Row, functions as sf
df = spark.createDataFrame([Row(c1=["b", "a", "c"], c2="c")])
df.select(sf.array_append(df.c1, df.c2)).show()

+--------------------+
|array_append(c1, c2)|
+--------------------+
|        [b, a, c, c]|
+--------------------+

Příklad 2: Připojení číselné hodnoty ke sloupci matice

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_append(df.data, 4)).show()

+---------------------+
|array_append(data, 4)|
+---------------------+
|         [1, 2, 3, 4]|
+---------------------+

Příklad 3: Připojení hodnoty null ke sloupci pole

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_append(df.data, None)).show()

+------------------------+
|array_append(data, NULL)|
+------------------------+
|         [1, 2, 3, NULL]|
+------------------------+

Příklad 4: Připojení hodnoty ke sloupci pole NULL

from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType, StructType, StructField
schema = StructType([
  StructField("data", ArrayType(IntegerType()), True)
])
df = spark.createDataFrame([(None,)], schema=schema)
df.select(sf.array_append(df.data, 4)).show()

+---------------------+
|array_append(data, 4)|
+---------------------+
|                 NULL|
+---------------------+

Příklad 5: Připojení hodnoty k prázdnému poli

from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType, StructType, StructField
schema = StructType([
  StructField("data", ArrayType(IntegerType()), True)
])
df = spark.createDataFrame([([],)], schema=schema)
df.select(sf.array_append(df.data, 1)).show()

+---------------------+
|array_append(data, 1)|
+---------------------+
|                  [1]|
+---------------------+