マップ内のすべてのキーと値のペアに関数を適用し、それらのアプリケーションの結果をペアの新しい値としてマップを返します。 Spark Connect をサポートします。
対応する Databricks SQL 関数については、 transform_values 関数を参照してください。
構文
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.transform_values(col=<col>, f=<f>)
パラメーター
| パラメーター | タイプ | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column または str |
列または式の名前。 |
f |
function |
バイナリ関数。 |
返品ポリシー
pyspark.sql.Column: 指定された関数を各キー値引数に適用することで、新しい値が計算されたエントリの新しいマップ。
例示
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(1, {"IT": 10.0, "SALES": 2.0, "OPS": 24.0})], ("id", "data"))
row = df.select(dbf.transform_values(
"data", lambda k, v: dbf.when(k.isin("IT", "OPS"), v + 10.0).otherwise(v)
).alias("new_data")).head()
sorted(row["new_data"].items())
[('IT', 20.0), ('OPS', 34.0), ('SALES', 2.0)]