नोट
इस पेज तक पहुँच के लिए प्रमाणन की आवश्यकता होती है. आप साइन इन करने या निर्देशिकाओं को बदलने का प्रयास कर सकते हैं.
इस पेज तक पहुँच के लिए प्रमाणन की आवश्यकता होती है. आप निर्देशिकाओं को बदलने का प्रयास कर सकते हैं.
Applies a function to every key-value pair in a map and returns a map with the results of those applications as the new values for the pairs. Supports Spark Connect.
For the corresponding Databricks SQL function, see transform_values function.
Syntax
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.transform_values(col=<col>, f=<f>)
Parameters
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column or str |
Name of column or expression. |
f |
function |
A binary function. |
Returns
pyspark.sql.Column: a new map of entries where new values were calculated by applying given function to each key value argument.
Examples
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(1, {"IT": 10.0, "SALES": 2.0, "OPS": 24.0})], ("id", "data"))
row = df.select(dbf.transform_values(
"data", lambda k, v: dbf.when(k.isin("IT", "OPS"), v + 10.0).otherwise(v)
).alias("new_data")).head()
sorted(row["new_data"].items())
[('IT', 20.0), ('OPS', 34.0), ('SALES', 2.0)]