width_bucket

Restituisce il numero di bucket in cui il valore di questa espressione cadrebbe dopo la valutazione. Si noti che gli argomenti di input devono seguire le condizioni elencate di seguito; in caso contrario, il metodo restituirà Null. Supporta Spark Connect.

Per la funzione SQL di Databricks corrispondente, vedere width_bucket funzione.

Sintassi

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf

dbf.width_bucket(v=<v>, min=<min>, max=<max>, numBucket=<numBucket>)

Parametri

Parametro	TIPO	Description
v	pyspark.sql.Column or column name	valore per calcolare un numero di bucket nell'istogramma
min	pyspark.sql.Column or column name	valore minimo dell'istogramma
max	pyspark.sql.Column or column name	valore massimo dell'istogramma
numBucket	pyspark.sql.Column, column name or int	numero di bucket

Restituzioni

pyspark.sql.Column: numero di bucket in cui il valore cadrebbe dopo essere stato valutato

Esempi

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([
    (5.3, 0.2, 10.6, 5),
    (-2.1, 1.3, 3.4, 3),
    (8.1, 0.0, 5.7, 4),
    (-0.9, 5.2, 0.5, 2)],
    ['v', 'min', 'max', 'n'])
df.select("*", dbf.width_bucket('v', 'min', 'max', 'n')).show()

+----+---+----+---+----------------------------+
|   v|min| max|  n|width_bucket(v, min, max, n)|
+----+---+----+---+----------------------------+
| 5.3|0.2|10.6|  5|                           3|
|-2.1|1.3| 3.4|  3|                           0|
| 8.1|0.0| 5.7|  4|                           5|
|-0.9|5.2| 0.5|  2|                           3|
+----+---+----+---+----------------------------+