Poznámka:
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Použije binární operátor na počáteční stav a všechny prvky v poli a zmenší to na jeden stav. Konečný stav se převede na konečný výsledek použitím funkce dokončení.
Odpovídající funkci SQL Databricks vizte funkcereduce.
Syntaxe
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.reduce(col=<col>, initialValue=<initialValue>, merge=<merge>, finish=<finish>)
Parametry
| Parameter | Typ | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column nebo str |
Název sloupce nebo výrazu |
initialValue |
pyspark.sql.Column nebo str |
Počáteční hodnota. Název sloupce nebo výrazu |
merge |
function |
Binární funkce, která vrací výraz stejného typu jako nula. |
finish |
functionvolitelný |
Volitelná unární funkce použitá k převodu kumulované hodnoty. |
Návraty
pyspark.sql.Column: Konečná hodnota po použití agregační funkce
Examples
Příklad 1: Jednoduché zmenšení se součtem
from pyspark.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(1, [20.0, 4.0, 2.0, 6.0, 10.0])], ("id", "values"))
df.select(dbf.reduce("values", dbf.lit(0.0), lambda acc, x: acc + x).alias("sum")).show()
+----+
| sum|
+----+
|42.0|
+----+
Příklad 2: Redukce funkce dokončení
from pyspark.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(1, [20.0, 4.0, 2.0, 6.0, 10.0])], ("id", "values"))
def merge(acc, x):
count = acc.count + 1
sum = acc.sum + x
return dbf.struct(count.alias("count"), sum.alias("sum"))
df.select(
dbf.reduce(
"values",
dbf.struct(dbf.lit(0).alias("count"), dbf.lit(0.0).alias("sum")),
merge,
lambda acc: acc.sum / acc.count,
).alias("mean")
).show()
+----+
|mean|
+----+
| 8.4|
+----+