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.
Panggil fungsi yang ditentukan pengguna.
Syntax
import pyspark.sql.functions as sf
sf.call_udf(udfName=<udfName>, *cols)
Parameter-parameternya
| Pengaturan | Tipe | Description |
|---|---|---|
udfName |
str |
Nama fungsi yang ditentukan pengguna (UDF). |
cols |
pyspark.sql.Column atau str |
Nama kolom atau Kolom yang akan digunakan dalam UDF. |
Pengembalian Barang
pyspark.sql.Column: hasil udf yang dieksekusi.
Examples
Contoh 1: Menggunakan call_udf dengan UDF bilangan bulat.
from pyspark.sql.functions import call_udf, col
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
_ = spark.udf.register("intX2", lambda i: i * 2, IntegerType())
df.select(call_udf("intX2", "id")).show()
+---------+
|intX2(id)|
+---------+
| 2|
| 4|
| 6|
+---------+
Contoh 2: Menggunakan call_udf dengan string UDF.
from pyspark.sql.functions import call_udf, col
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
_ = spark.udf.register("strX2", lambda s: s * 2, StringType())
df.select(call_udf("strX2", col("name"))).show()
+-----------+
|strX2(name)|
+-----------+
| aa|
| bb|
| cc|
+-----------+