array_insert

Elemet szúr be egy adott tömbbe egy adott tömbindexen. A tömbindexek 1-nél kezdődnek, vagy negatív index esetén a végétől indulnak. A tömbméret feletti index hozzáfűzi a tömböt, vagy ha az index negatív, "null" elemekkel elő van állítva.

Szemantika

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_insert(arr, pos, value)

Paraméterek

Paraméter	Típus	Description
arr	pyspark.sql.Column vagy str	Tömböt tartalmazó oszlop neve
pos	pyspark.sql.Column, str vagy int	Numerikus típusú oszlop neve, amely a beszúrás helyét jelzi (az 1. indextől kezdve a negatív pozíció a tömb hátoldalától kezdődik)
value	Bármely	Literális érték vagy oszlopkifejezés.

Visszatérítések

pyspark.sql.Column: értékek tömbje, beleértve az új megadott értéket

Példák

1. példa: Érték beszúrása egy adott pozícióba

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['a', 'b', 'c'],)], ['data'])
df.select(sf.array_insert(df.data, 2, 'd')).show()

+------------------------+
|array_insert(data, 2, d)|
+------------------------+
|            [a, d, b, c]|
+------------------------+

2. példa: Érték beszúrása negatív pozícióba

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['a', 'b', 'c'],)], ['data'])
df.select(sf.array_insert(df.data, -2, 'd')).show()

+-------------------------+
|array_insert(data, -2, d)|
+-------------------------+
|             [a, b, d, c]|
+-------------------------+

3. példa: Érték beszúrása a tömbméretnél nagyobb helyre

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['a', 'b', 'c'],)], ['data'])
df.select(sf.array_insert(df.data, 5, 'e')).show()

+------------------------+
|array_insert(data, 5, e)|
+------------------------+
|      [a, b, c, NULL, e]|
+------------------------+

4. példa: NULL érték beszúrása

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['a', 'b', 'c'],)], ['data'])
df.select(sf.array_insert(df.data, 2, sf.lit(None))).show()

+---------------------------+
|array_insert(data, 2, NULL)|
+---------------------------+
|            [a, NULL, b, c]|
+---------------------------+

5. példa: Érték beszúrása NULL tömbbe

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_insert(df.data, 1, 5)).show()

+------------------------+
|array_insert(data, 1, 5)|
+------------------------+
|                    NULL|
+------------------------+