array_insert

Inserisce un elemento in una determinata matrice in corrispondenza di un indice di matrice specificato. Gli indici di matrice iniziano da 1 o iniziano dalla fine se l'indice è negativo. L'indice sopra la dimensione della matrice aggiunge la matrice o antepone la matrice se index è negativo, con elementi 'null'.

Sintassi

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_insert(arr, pos, value)

Parametri

Parametro	TIPO	Description
arr	pyspark.sql.Column o str	Nome della colonna contenente una matrice
pos	pyspark.sql.Column, stringa o intero	Nome della colonna Tipo numerico che indica la posizione di inserimento (a partire dall'indice 1, la posizione negativa è un inizio dalla parte posteriore della matrice)
value	Qualunque	Valore letterale o espressione Column.

Restituzioni

pyspark.sql.Column: matrice di valori, incluso il nuovo valore specificato

Esempi

Esempio 1: Inserimento di un valore in una posizione specifica

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['a', 'b', 'c'],)], ['data'])
df.select(sf.array_insert(df.data, 2, 'd')).show()

+------------------------+
|array_insert(data, 2, d)|
+------------------------+
|            [a, d, b, c]|
+------------------------+

Esempio 2: Inserimento di un valore in una posizione negativa

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['a', 'b', 'c'],)], ['data'])
df.select(sf.array_insert(df.data, -2, 'd')).show()

+-------------------------+
|array_insert(data, -2, d)|
+-------------------------+
|             [a, b, d, c]|
+-------------------------+

Esempio 3: Inserimento di un valore in una posizione maggiore delle dimensioni della matrice

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['a', 'b', 'c'],)], ['data'])
df.select(sf.array_insert(df.data, 5, 'e')).show()

+------------------------+
|array_insert(data, 5, e)|
+------------------------+
|      [a, b, c, NULL, e]|
+------------------------+

Esempio 4: Inserimento di un valore NULL

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['a', 'b', 'c'],)], ['data'])
df.select(sf.array_insert(df.data, 2, sf.lit(None))).show()

+---------------------------+
|array_insert(data, 2, NULL)|
+---------------------------+
|            [a, NULL, b, c]|
+---------------------------+

Esempio 5: Inserimento di un valore in una matrice NULL

from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType, StructType, StructField
schema = StructType([StructField("data", ArrayType(IntegerType()), True)])
df = spark.createDataFrame([(None,)], schema=schema)
df.select(sf.array_insert(df.data, 1, 5)).show()

+------------------------+
|array_insert(data, 1, 5)|
+------------------------+
|                    NULL|
+------------------------+