elenco

Crea una nuova colonna array dalle colonne di input o dai nomi delle colonne.

Sintassi

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array(*cols)

Parametri

Parametro	TIPO	Description
cols	pyspark.sql.Column o str	Nomi di colonna o oggetti Column con lo stesso tipo di dati.

Restituzioni

pyspark.sql.Column: nuova colonna di tipo matrice, in cui ogni valore è una matrice contenente i valori corrispondenti delle colonne di input.

Esempi

Esempio 1: Utilizzo di base della funzione di matrice con nomi di colonna.

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", "doctor"), ("Bob", "engineer")],
    ("name", "occupation"))
df.select(sf.array('name', 'occupation')).show()

+-----------------------+
|array(name, occupation)|
+-----------------------+
|        [Alice, doctor]|
|        [Bob, engineer]|
+-----------------------+

Esempio 2: Utilizzo della funzione matrice con oggetti Column.

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", "doctor"), ("Bob", "engineer")],
    ("name", "occupation"))
df.select(sf.array(df.name, df.occupation)).show()

+-----------------------+
|array(name, occupation)|
+-----------------------+
|        [Alice, doctor]|
|        [Bob, engineer]|
+-----------------------+

Esempio 3: argomento singolo come elenco di nomi di colonna.

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", "doctor"), ("Bob", "engineer")],
    ("name", "occupation"))
df.select(sf.array(['name', 'occupation'])).show()

+-----------------------+
|array(name, occupation)|
+-----------------------+
|        [Alice, doctor]|
|        [Bob, engineer]|
+-----------------------+

Esempio 4: Utilizzo della funzione matrice con colonne di tipi diversi.

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame(
    [("Alice", 2, 22.2), ("Bob", 5, 36.1)],
    ("name", "age", "weight"))
df.select(sf.array(['age', 'weight'])).show()

+------------------+
|array(age, weight)|
+------------------+
|       [2.0, 22.2]|
|       [5.0, 36.1]|
+------------------+

Esempio 5: funzione matrice con una colonna contenente valori Null.

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", None), ("Bob", "engineer")],
    ("name", "occupation"))
df.select(sf.array('name', 'occupation')).show()

+-----------------------+
|array(name, occupation)|
+-----------------------+
|          [Alice, NULL]|
|        [Bob, engineer]|
+-----------------------+