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.
Mengembalikan array yang tidak diurutkan yang berisi nilai peta.
Syntax
from pyspark.sql import functions as sf
sf.map_values(col)
Parameter-parameternya
| Pengaturan | Tipe | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column atau str |
Nama kolom atau ekspresi |
Pengembalian Barang
pyspark.sql.Column: Nilai peta sebagai array.
Examples
Contoh 1: Mengekstrak nilai dari peta sederhana
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.sql("SELECT map(1, 'a', 2, 'b') as data")
df.select(sf.sort_array(sf.map_values("data"))).show()
+----------------------------------+
|sort_array(map_values(data), true)|
+----------------------------------+
| [a, b]|
+----------------------------------+
Contoh 2: Mengekstrak nilai dari peta dengan nilai kompleks
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.sql("SELECT map(1, array('a', 'b'), 2, array('c', 'd')) as data")
df.select(sf.sort_array(sf.map_values("data"))).show()
+----------------------------------+
|sort_array(map_values(data), true)|
+----------------------------------+
| [[a, b], [c, d]]|
+----------------------------------+
Contoh 3: Mengekstrak nilai dari peta dengan nilai null
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.sql("SELECT map(1, null, 2, 'b') as data")
df.select(sf.sort_array(sf.map_values("data"))).show()
+----------------------------------+
|sort_array(map_values(data), true)|
+----------------------------------+
| [NULL, b]|
+----------------------------------+
Contoh 4: Mengekstrak nilai dari peta dengan nilai duplikat
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.sql("SELECT map(1, 'a', 2, 'a') as data")
df.select(sf.map_values("data")).show()
+----------------+
|map_values(data)|
+----------------+
| [a, a]|
+----------------+
Contoh 5: Mengekstrak nilai dari peta kosong
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.sql("SELECT map() as data")
df.select(sf.map_values("data")).show()
+----------------+
|map_values(data)|
+----------------+
| []|
+----------------+