sort_array

Trie le tableau d’entrée dans l’ordre croissant ou décroissant en fonction de l’ordre naturel des éléments du tableau. Les éléments Null sont placés au début du tableau retourné dans l’ordre croissant ou à la fin du tableau retourné dans l’ordre décroissant.

Syntaxe

from pyspark.sql import functions as sf

sf.sort_array(col, asc=True)

Paramètres

Paramètre	Type	Descriptif
col	pyspark.sql.Column ou str	Nom de la colonne ou de l’expression.
asc	bool, facultatif	Indique s’il faut trier par ordre croissant ou décroissant. Si asc a la valeur True (valeur par défaut), le tri est dans l’ordre croissant. Si la valeur est False, dans l’ordre décroissant.

Retours

pyspark.sql.Column: tableau trié.

Examples

Exemple 1 : Tri d’un tableau dans l’ordre croissant

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

+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
|       [NULL, 1, 2, 3]|
+----------------------+

Exemple 2 : Tri d’un tableau dans l’ordre décroissant

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, None, 3],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data, asc=False)).show()

+-----------------------+
|sort_array(data, false)|
+-----------------------+
|        [3, 2, 1, NULL]|
+-----------------------+

Exemple 3 : Tri d’un tableau avec un seul élément

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()

+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
|                   [1]|
+----------------------+

Exemple 4 : Tri d’un tableau vide

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=schema)
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()

+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
|                    []|
+----------------------+

Exemple 5 : Tri d’un tableau avec des valeurs Null

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, None, None],)], schema=schema)
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()

+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
|    [NULL, NULL, NULL]|
+----------------------+