Appiattire

Crea una singola matrice da una matrice di matrici. Se una struttura di matrici annidate è più profonda di due livelli, viene rimosso un solo livello di annidamento.

Sintassi

from pyspark.sql import functions as sf

sf.flatten(col)

Parametri

Parametro	TIPO	Description
col	pyspark.sql.Column o str	Nome della colonna o dell'espressione da rendere flat.

Restituzioni

pyspark.sql.Column: nuova colonna contenente la matrice bidimensionale.

Esempi

Esempio 1: Appiattimento di una semplice matrice nidificata

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([[1, 2, 3], [4, 5], [6]],)], ['data'])
df.select(sf.flatten(df.data)).show()

+------------------+
|     flatten(data)|
+------------------+
|[1, 2, 3, 4, 5, 6]|
+------------------+

Esempio 2: Appiattimento di una matrice con valori Null

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([None, [4, 5]],)], ['data'])
df.select(sf.flatten(df.data)).show()

+-------------+
|flatten(data)|
+-------------+
|         NULL|
+-------------+

Esempio 3: Appiattimento di una matrice con più di due livelli di annidamento

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]],)], ['data'])
df.select(sf.flatten(df.data)).show(truncate=False)

+--------------------------------+
|flatten(data)                   |
+--------------------------------+
|[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]|
+--------------------------------+

Esempio 4: Appiattimento di una matrice con tipi misti

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]],)], ['data'])
df.select(sf.flatten(df.data)).show()

+------------------+
|     flatten(data)|
+------------------+
|[a, b, c, 1, 2, 3]|
+------------------+