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array_compact

Entfernt Nullwerte aus dem Array.

Syntax

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_compact(col)

Die Parameter

Parameter Typ Description
col pyspark.sql.Column oder str Name der Spalte oder des Ausdrucks

Rückkehr

pyspark.sql.Column: Eine neue Spalte, die ein Array ist, das die Nullwerte aus der Eingabespalte ausschließt.

Examples

Beispiel 1: Entfernen von NULL-Werten aus einem einfachen Array

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

Beispiel 2: Entfernen von NULL-Werten aus mehreren Arrays

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, None, 2, 3],), ([4, 5, None, 4],)], ['data'])
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()
+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
|          [1, 2, 3]|
|          [4, 5, 4]|
+-------------------+

Beispiel 3: Entfernen von NULL-Werten aus einem Array mit allen Nullwerten

from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType, StructField, StructType schema = StructType([StructField("data", ArrayType(StringType()), True)])
df = spark.createDataFrame([([None, None, None],)], schema)
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()
+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
|                 []|
+-------------------+

Beispiel 4: Entfernen von Nullwerten aus einem Array ohne Nullwerte

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

Beispiel 5: Entfernen von NULL-Werten aus einem leeren Array

from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType, StructField, StructType
schema = StructType([
  StructField("data", ArrayType(StringType()), True)
])
df = spark.createDataFrame([([],)], schema)
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()
+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
|                 []|
+-------------------+