min

그룹에서 식의 최소값을 반환합니다.

문법

from pyspark.sql import functions as sf

sf.min(col)

매개 변수

매개 변수	유형	Description
col	pyspark.sql.Column 또는 열 이름	최소값이 계산되는 대상 열입니다.

Returns

pyspark.sql.Column: 계산된 최소값을 포함하는 열입니다.

예시

예제 1: 숫자 열의 최소값 계산

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.range(10)
df.select(sf.min(df.id)).show()

+-------+
|min(id)|
+-------+
|      0|
+-------+

예제 2: 문자열 열의 최소값 계산

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice",), ("Bob",), ("Charlie",)], ["name"])
df.select(sf.min("name")).show()

+---------+
|min(name)|
+---------+
|    Alice|
+---------+

예제 3: null 값을 사용하여 열의 최소값 계산

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1,), (None,), (3,)], ["value"])
df.select(sf.min("value")).show()

+----------+
|min(value)|
+----------+
|         1|
+----------+

예제 4: 그룹화된 DataFrame에서 열의 최소값 계산

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", 1), ("Alice", 2), ("Bob", 3)], ["name", "value"])
df.groupBy("name").agg(sf.min("value")).show()

+-----+----------+
| name|min(value)|
+-----+----------+
|Alice|         1|
|  Bob|         3|
+-----+----------+

예제 5: 여러 열이 있는 DataFrame에서 열의 최소값 계산

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame(
    [("Alice", 1, 100), ("Bob", 2, 200), ("Charlie", 3, 300)],
    ["name", "value1", "value2"])
df.select(sf.min("value1"), sf.min("value2")).show()

+-----------+-----------+
|min(value1)|min(value2)|
+-----------+-----------+
|          1|        100|
+-----------+-----------+