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Funzione di aggregazione: restituisce la somma a livello di elemento dei vettori float in un gruppo. Tutti i vettori devono avere la stessa dimensione.
Per la funzione SQL di Databricks corrispondente, vedere vector_sum funzione di aggregazione.
Sintassi
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_sum(col=<col>)
Parameters
| Parametro | Tipo | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column o il nome della colonna |
Colonna vettore di input. |
Returns
pyspark.sql.Column: vettore di somma a livello di elemento come matrice di float.
Esempi
from pyspark.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType, StructType, StructField
schema = StructType([StructField('v', ArrayType(FloatType()))])
df = spark.createDataFrame([([1.0, 2.0],), ([3.0, 4.0],)], schema)
df.select(dbf.vector_sum('v')).first()[0]
# [4.0, 6.0]