조건 목록을 평가하고 가능한 여러 결과 식 중 하나를 반환합니다.
문법
when(condition, value)
매개 변수
| 매개 변수 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
condition |
칼럼 | 부울 조건 |
value |
value | 조건이 true이면 반환할 값입니다. |
Returns
칼럼
예제
예제 1: 조건 및 값을 사용하여 when() 새 열을 만듭니다.
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])
result = df.select(df.name, sf.when(df.age > 4, 1).when(df.age < 3, -1).otherwise(0))
result.show()
# +-----+------------------------------------------------------------+
# | name|CASE WHEN (age > 4) THEN 1 WHEN (age < 3) THEN -1 ELSE 0 END|
# +-----+------------------------------------------------------------+
# |Alice| -1|
# | Bob| 1|
# +-----+------------------------------------------------------------+
예제 2: 여러 when() 조건 연결
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, "Alice"), (4, "Bob"), (6, "Charlie")], ["age", "name"])
result = df.select(
df.name,
sf.when(df.age < 3, "Young").when(df.age < 5, "Middle-aged").otherwise("Old")
)
result.show()
# +-------+---------------------------------------------------------------------------+
# | name|CASE WHEN (age < 3) THEN Young WHEN (age < 5) THEN Middle-aged ELSE Old END|
# +-------+---------------------------------------------------------------------------+
# | Alice| Young|
# | Bob| Middle-aged|
# |Charlie| Old|
# +-------+---------------------------------------------------------------------------+
예제 3: 리터럴 값을 조건으로 사용합니다.
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])
result = df.select(
df.name, sf.when(sf.lit(True), 1).otherwise(
sf.raise_error("unreachable")).alias("when"))
result.show()
# +-----+----+
# | name|when|
# +-----+----+
# |Alice| 1|
# | Bob| 1|
# +-----+----+