열을 count번 반복하여 포함하는 배열을 만듭니다.
문법
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_repeat(col, count)
매개 변수
| 매개 변수 | 유형 | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column 또는 str |
반복할 요소를 나타내는 열 또는 식의 이름입니다. |
count |
pyspark.sql.Column, str 또는 int |
요소를 반복할 횟수를 나타내는 열, 식 또는 정수의 이름입니다. |
Returns
pyspark.sql.Column: 반복되는 요소의 배열을 포함하는 새 열입니다.
예시
예제 1: 문자열 사용량
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([('ab',)], ['data'])
df.select(sf.array_repeat(df.data, 3)).show()
+---------------------+
|array_repeat(data, 3)|
+---------------------+
| [ab, ab, ab]|
+---------------------+
예제 2: 정수 사용량
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(3,)], ['data'])
df.select(sf.array_repeat(df.data, 2)).show()
+---------------------+
|array_repeat(data, 2)|
+---------------------+
| [3, 3]|
+---------------------+
예제 3: 배열 사용량
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 'banana'],)], ['data'])
df.select(sf.array_repeat(df.data, 2)).show(truncate=False)
+----------------------------------+
|array_repeat(data, 2) |
+----------------------------------+
|[[apple, banana], [apple, banana]]|
+----------------------------------+
예제 4: null 사용량
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import IntegerType, StructType, StructField
schema = StructType([
StructField("data", IntegerType(), True)
])
df = spark.createDataFrame([(None, )], schema=schema)
df.select(sf.array_repeat(df.data, 3)).show()
+---------------------+
|array_repeat(data, 3)|
+---------------------+
| [NULL, NULL, NULL]|
+---------------------+