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Devuelve el valor mínimo de la matriz.
Syntax
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_min(col)
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column o str |
Nombre de la columna o una expresión que representa la matriz. |
Devoluciones
pyspark.sql.Column: una nueva columna que contiene el valor mínimo de cada matriz.
Examples
Ejemplo 1: Uso básico con matriz de enteros
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, 3],), ([None, 10, -1],)], ['data'])
df.select(sf.array_min(df.data)).show()
+---------------+
|array_min(data)|
+---------------+
| 1|
| -1|
+---------------+
Ejemplo 2: Uso con matriz de cadenas
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 'banana', 'cherry'],)], ['data'])
df.select(sf.array_min(df.data)).show()
+---------------+
|array_min(data)|
+---------------+
| apple|
+---------------+
Ejemplo 3: Uso con matriz de tipos mixtos
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 1, 'cherry'],)], ['data'])
df.select(sf.array_min(df.data)).show()
+---------------+
|array_min(data)|
+---------------+
| 1|
+---------------+
Ejemplo 4: Uso con matriz de matrices
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([[2, 1], [3, 4]],)], ['data'])
df.select(sf.array_min(df.data)).show()
+---------------+
|array_min(data)|
+---------------+
| [2, 1]|
+---------------+
Ejemplo 5: Uso con matriz vacía
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_min(df.data)).show()
+---------------+
|array_min(data)|
+---------------+
| NULL|
+---------------+