TableValuedFunction.explode

指定された配列またはマップ内の各要素の新しい行を含む DataFrame を返します。 既定の列名は、配列内の要素に col され、マップ内の要素の key と value されます。 異なる列名を使用するには、返された DataFrame で toDF() を呼び出します。

構文

spark.tvf.explode(collection)

パラメーター

パラメーター	タイプ	Description
collection	pyspark.sql.Column	作業対象の列。

返品ポリシー

pyspark.sql.DataFrame: 各要素の新しい行を含む DataFrame。

例示

例 1: 配列列の分解

import pyspark.sql.functions as sf
spark.tvf.explode(sf.array(sf.lit(1), sf.lit(2), sf.lit(3))).show()

+---+
|col|
+---+
|  1|
|  2|
|  3|
+---+

例 2: マップ列の分解

import pyspark.sql.functions as sf
spark.tvf.explode(
    sf.create_map(sf.lit("a"), sf.lit("b"), sf.lit("c"), sf.lit("d"))
).show()

+---+-----+
|key|value|
+---+-----+
|  a|    b|
|  c|    d|
+---+-----+

例 3: 構造体列の配列を分解する

import pyspark.sql.functions as sf
spark.tvf.explode(sf.array(
    sf.named_struct(sf.lit("a"), sf.lit(1), sf.lit("b"), sf.lit(2)),
    sf.named_struct(sf.lit("a"), sf.lit(3), sf.lit("b"), sf.lit(4))
)).select("col.*").show()

+---+---+
|  a|  b|
+---+---+
|  1|  2|
|  3|  4|
+---+---+

例 4: 空の配列列を分解する

import pyspark.sql.functions as sf
spark.tvf.explode(sf.array()).show()

+---+
|col|
+---+
+---+

例 5: 空のマップ列を分解する

import pyspark.sql.functions as sf
spark.tvf.explode(sf.create_map()).show()

+---+-----+
|key|value|
+---+-----+
+---+-----+

例 6: 既定の列名をオーバーライドする

spark.tvf.explodeは DataFrame を返すので、toDF()を使用して出力列の名前を変更します。 .alias() は分解列には影響しません。

import pyspark.sql.functions as sf

# Array: rename the single output column
spark.tvf.explode(sf.array(sf.lit(1), sf.lit(2), sf.lit(3))).toDF("number").show()

+------+
|number|
+------+
|     1|
|     2|
|     3|
+------+

# Map: rename both output columns
spark.tvf.explode(
    sf.create_map(sf.lit("a"), sf.lit("b"), sf.lit("c"), sf.lit("d"))
).toDF("letter", "pair").show()

+------+----+
|letter|pair|
+------+----+
|     a|   b|
|     c|   d|
+------+----+