vložený

Převádí pole struktur do tabulky.

Tato funkce přebírá vstupní sloupec obsahující matici struktur a vrátí nový sloupec, ve kterém je každá struktura v poli rozložena do samostatného řádku.

Syntaxe

from pyspark.sql import functions as sf

sf.inline(col)

Parametry

Parameter	Typ	Description
col	pyspark.sql.Column nebo název sloupce	Vstupní sloupec hodnot, který se má rozbalit.

Návraty

pyspark.sql.Column: Generátorový výraz s vloženým rozloženým výsledkem.

Examples

Příklad 1: Použití vloženého sloupce s jedním sloupcem pole struktury

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql('SELECT ARRAY(NAMED_STRUCT("a",1,"b",2), NAMED_STRUCT("a",3,"b",4)) AS a')
df.select('*', sf.inline(df.a)).show()

+----------------+---+---+
|               a|  a|  b|
+----------------+---+---+
|[{1, 2}, {3, 4}]|  1|  2|
|[{1, 2}, {3, 4}]|  3|  4|
+----------------+---+---+

Příklad 2: Použití vloženého názvu sloupce

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql('SELECT ARRAY(NAMED_STRUCT("a",1,"b",2), NAMED_STRUCT("a",3,"b",4)) AS a')
df.select('*', sf.inline('a')).show()

+----------------+---+---+
|               a|  a|  b|
+----------------+---+---+
|[{1, 2}, {3, 4}]|  1|  2|
|[{1, 2}, {3, 4}]|  3|  4|
+----------------+---+---+

Příklad 3: Použití vloženého s aliasem

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql('SELECT ARRAY(NAMED_STRUCT("a",1,"b",2), NAMED_STRUCT("a",3,"b",4)) AS a')
df.select('*', sf.inline('a').alias("c1", "c2")).show()

+----------------+---+---+
|               a| c1| c2|
+----------------+---+---+
|[{1, 2}, {3, 4}]|  1|  2|
|[{1, 2}, {3, 4}]|  3|  4|
+----------------+---+---+

Příklad 4: Použití vloženého se sloupci pole s více strukturami

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql('SELECT ARRAY(NAMED_STRUCT("a",1,"b",2), NAMED_STRUCT("a",3,"b",4)) AS a1, ARRAY(NAMED_STRUCT("c",5,"d",6), NAMED_STRUCT("c",7,"d",8)) AS a2')
df.select(
    '*', sf.inline('a1')
).select('*', sf.inline('a2')).show()

+----------------+----------------+---+---+---+---+
|              a1|              a2|  a|  b|  c|  d|
+----------------+----------------+---+---+---+---+
|[{1, 2}, {3, 4}]|[{5, 6}, {7, 8}]|  1|  2|  5|  6|
|[{1, 2}, {3, 4}]|[{5, 6}, {7, 8}]|  1|  2|  7|  8|
|[{1, 2}, {3, 4}]|[{5, 6}, {7, 8}]|  3|  4|  5|  6|
|[{1, 2}, {3, 4}]|[{5, 6}, {7, 8}]|  3|  4|  7|  8|
+----------------+----------------+---+---+---+---+

Příklad 5: Použití vloženého sloupce pole struktury

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql('SELECT NAMED_STRUCT("a",1,"b",2,"c",ARRAY(NAMED_STRUCT("c",3,"d",4), NAMED_STRUCT("c",5,"d",6))) AS s')
df.select('*', sf.inline('s.c')).show(truncate=False)

+------------------------+---+---+
|s                       |c  |d  |
+------------------------+---+---+
|{1, 2, [{3, 4}, {5, 6}]}|3  |4  |
|{1, 2, [{3, 4}, {5, 6}]}|5  |6  |
+------------------------+---+---+

Příklad 6: Použití vloženého se sloupcem obsahujícím pole null, prázdné pole a hodnotu null

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.sql('SELECT * FROM VALUES (1,ARRAY(NAMED_STRUCT("a",1,"b",2), NULL, NAMED_STRUCT("a",3,"b",4))), (2,ARRAY()), (3,NULL) AS t(i,s)')
df.show(truncate=False)

+---+----------------------+
|i  |s                     |
+---+----------------------+
|1  |[{1, 2}, NULL, {3, 4}]|
|2  |[]                    |
|3  |NULL                  |
+---+----------------------+

df.select('*', sf.inline('s')).show(truncate=False)

+---+----------------------+----+----+
|i  |s                     |a   |b   |
+---+----------------------+----+----+
|1  |[{1, 2}, NULL, {3, 4}]|1   |2   |
|1  |[{1, 2}, NULL, {3, 4}]|NULL|NULL|
|1  |[{1, 2}, NULL, {3, 4}]|3   |4   |
+---+----------------------+----+----+