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Gibt ein Array zurück, das das angegebene Element als erstes Element und die restlichen Elemente aus dem ursprünglichen Array enthält.
Syntax
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_prepend(col, value)
Die Parameter
| Parameter | Typ | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column oder str |
Name der Spalte mit Array |
value |
Beliebig | Ein Literalwert oder ein Column-Ausdruck. |
Rückkehr
pyspark.sql.Column: ein Array mit dem angegebenen Wert vorangestellt.
Examples
Beispiel 1: Vor dem Ausstehen eines Spaltenwerts für eine Arrayspalte
from pyspark.sql import Row, functions as sf
df = spark.createDataFrame([Row(c1=["b", "a", "c"], c2="c")])
df.select(sf.array_prepend(df.c1, df.c2)).show()
+---------------------+
|array_prepend(c1, c2)|
+---------------------+
| [c, b, a, c]|
+---------------------+
Beispiel 2: Vor dem Ausstehen eines numerischen Werts für eine Arrayspalte
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_prepend(df.data, 4)).show()
+----------------------+
|array_prepend(data, 4)|
+----------------------+
| [4, 1, 2, 3]|
+----------------------+
Beispiel 3: Vor dem Ausstehen eines NULL-Werts für eine Arrayspalte
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_prepend(df.data, None)).show()
+-------------------------+
|array_prepend(data, NULL)|
+-------------------------+
| [NULL, 1, 2, 3]|
+-------------------------+
Beispiel 4: Vor dem Ausstehen eines Werts in einer NULL-Arrayspalte
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_prepend(df.data, 4)).show()
+----------------------+
|array_prepend(data, 4)|
+----------------------+
| NULL|
+----------------------+
Beispiel 5: Vor dem Ausstehen eines Werts für ein leeres Array
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_prepend(df.data, 1)).show()
+----------------------+
|array_prepend(data, 1)|
+----------------------+
| [1]|
+----------------------+