array_compact

Quita valores NULL de la matriz.

Syntax

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_compact(col)

Parámetros

Parámetro	Tipo	Description
col	pyspark.sql.Column o str	Nombre de columna o expresión

Devoluciones

pyspark.sql.Column: una nueva columna que es una matriz que excluye los valores NULL de la columna de entrada.

Examples

Ejemplo 1: Eliminación de valores NULL de una matriz simple

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]|
+-------------------+

Ejemplo 2: Eliminación de valores NULL de varias matrices

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]|
+-------------------+

Ejemplo 3: Eliminación de valores NULL de una matriz con todos los valores NULL

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)|
+-------------------+
|                 []|
+-------------------+

Ejemplo 4: Eliminación de valores NULL de una matriz sin valores NULL

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]|
+-------------------+

Ejemplo 5: Eliminación de valores NULL de una matriz vacía

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)|
+-------------------+
|                 []|
+-------------------+