偶数の入力列または列参照から新しいマップ列を作成します。 入力列は、マップを形成するためにキーと値のペアにグループ化されます。 たとえば、入力 (key1、value1、key2、value2、...) では、key1 と value1、key2 と value2 などを関連付けるマップが生成されます。 この関数では、列をリストとしてグループ化することもできます。
構文
from pyspark.sql import functions as sf
sf.create_map(*cols)
パラメーター
| パラメーター | タイプ | Description |
|---|---|---|
cols |
pyspark.sql.Column または str |
キーと値のペアにグループ化された入力列名または Column オブジェクト。 これらは、列の一覧として表すこともできます。 |
返品ポリシー
pyspark.sql.Column: Map 型の新しい列。各値は、入力引数で指定された対応するキーと値のペアから形成されたマップです。
例示
例 1: create_map関数の基本的な使用方法。
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", 2), ("Bob", 5)], ("name", "age"))
df.select(sf.create_map('name', 'age')).show()
+--------------+
|map(name, age)|
+--------------+
| {Alice -> 2}|
| {Bob -> 5}|
+--------------+
例 2: 列のリストcreate_map関数の使用法。
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", 2), ("Bob", 5)], ("name", "age"))
df.select(sf.create_map([df.name, df.age])).show()
+--------------+
|map(name, age)|
+--------------+
| {Alice -> 2}|
| {Bob -> 5}|
+--------------+
例 3: 複数のキーと値のペアを持つcreate_map関数の使用法。
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", 2, "female"),
("Bob", 5, "male")], ("name", "age", "gender"))
df.select(sf.create_map(sf.lit('name'), df['name'],
sf.lit('gender'), df['gender'])).show(truncate=False)
+---------------------------------+
|map(name, name, gender, gender) |
+---------------------------------+
|{name -> Alice, gender -> female}|
|{name -> Bob, gender -> male} |
+---------------------------------+
例 4: 異なる型の値create_map関数の使用法。
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", 2, 22.2),
("Bob", 5, 36.1)], ("name", "age", "weight"))
df.select(sf.create_map(sf.lit('age'), df['age'],
sf.lit('weight'), df['weight'])).show(truncate=False)
+-----------------------------+
|map(age, age, weight, weight)|
+-----------------------------+
|{age -> 2.0, weight -> 22.2} |
|{age -> 5.0, weight -> 36.1} |
+-----------------------------+