max

Mengembalikan nilai maksimum ekspresi dalam grup. Nilai null diabaikan selama komputasi. Nilai NaN lebih besar dari nilai numerik lainnya.

Syntax

from pyspark.sql import functions as sf

sf.max(col)

Parameter-parameternya

Pengaturan	Tipe	Description
col	pyspark.sql.Column atau nama kolom	Kolom target tempat nilai maksimum dihitung.

Pengembalian Barang

pyspark.sql.Column: Kolom yang berisi nilai maksimum yang dihitung.

Examples

Contoh 1: Menghitung nilai maksimum kolom numerik

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.range(10)
df.select(sf.max(df.id)).show()

+-------+
|max(id)|
+-------+
|      9|
+-------+

Contoh 2: Menghitung nilai maksimum kolom string

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([("A",), ("B",), ("C",)], ["value"])
df.select(sf.max(df.value)).show()

+----------+
|max(value)|
+----------+
|         C|
+----------+

Contoh 3: Menghitung nilai maksimum kolom dalam DataFrame yang dikelompokkan

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([("A", 1), ("A", 2), ("B", 3), ("B", 4)], ["key", "value"])
df.groupBy("key").agg(sf.max(df.value)).show()

+---+----------+
|key|max(value)|
+---+----------+
|  A|         2|
|  B|         4|
+---+----------+

Contoh 4: Menghitung nilai maksimum beberapa kolom dalam DataFrame yang dikelompokkan

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame(
    [("A", 1, 2), ("A", 2, 3), ("B", 3, 4), ("B", 4, 5)], ["key", "value1", "value2"])
df.groupBy("key").agg(sf.max("value1"), sf.max("value2")).show()

+---+-----------+-----------+
|key|max(value1)|max(value2)|
+---+-----------+-----------+
|  A|          2|          3|
|  B|          4|          5|
+---+-----------+-----------+

Contoh 5: Menghitung nilai maksimum kolom dengan nilai null

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1,), (2,), (None,)], ["value"])
df.select(sf.max(df.value)).show()

+----------+
|max(value)|
+----------+
|         2|
+----------+

Contoh 6: Menghitung nilai maksimum kolom dengan nilai "NaN"

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1.1,), (float("nan"),), (3.3,)], ["value"])
df.select(sf.max(df.value)).show()

+----------+
|max(value)|
+----------+
|       NaN|
+----------+