Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Fungsi yang ditentukan pengguna dalam Python.
Konstruktor kelas ini tidak seharusnya dipanggil secara langsung. Gunakan pyspark.sql.functions.udf atau pyspark.sql.functions.pandas_udf untuk membuat instans.
Sintaksis
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType
my_udf = udf(lambda x: x.upper(), StringType())
Karakteristik
| Harta benda | Deskripsi |
|---|---|
returnType |
Jenis pengembalian fungsi yang ditentukan pengguna sebagai DataType. |
Metode
| Metode | Deskripsi |
|---|---|
asNondeterministic() |
Memperbarui UserDefinedFunction menjadi nondeterministik. |
Examples
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType
upper_udf = udf(lambda x: x.upper(), StringType())
df = spark.createDataFrame([("alice",), ("bob",)], ["name"])
df.select(upper_udf("name")).show()
+-----------+
|<lambda>(name)|
+-----------+
| ALICE|
| BOB|
+-----------+
import random
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType
random_udf = udf(lambda: random.randint(0, 100), IntegerType()).asNondeterministic()
random_udf.returnType
IntegerType()