배열 요소의 자연 순서에 따라 입력 배열을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬합니다. Null 요소는 반환된 배열의 시작 부분이나 내림차순으로 반환된 배열의 끝에 오름차순으로 배치됩니다.
문법
from pyspark.sql import functions as sf
sf.sort_array(col, asc=True)
매개 변수
| 매개 변수 | 유형 | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column 또는 str |
열 또는 식의 이름입니다. |
asc |
bool, 선택 사항 | 오름차순 또는 내림차순으로 정렬할지 여부입니다. asc가 True(기본값)이면 정렬 순서가 오름차순입니다. False이면 내림차순으로 정렬합니다. |
Returns
pyspark.sql.Column: 정렬된 배열입니다.
예시
예제 1: 배열을 오름차순으로 정렬
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, None, 3],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| [NULL, 1, 2, 3]|
+----------------------+
예제 2: 배열을 내림차순으로 정렬
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, None, 3],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data, asc=False)).show()
+-----------------------+
|sort_array(data, false)|
+-----------------------+
| [3, 2, 1, NULL]|
+-----------------------+
예제 3: 단일 요소를 사용하여 배열 정렬
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| [1]|
+----------------------+
예제 4: 빈 배열 정렬
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType, StructField, StructType
schema = StructType([StructField("data", ArrayType(StringType()), True)])
df = spark.createDataFrame([([],)], schema=schema)
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| []|
+----------------------+
예제 5: null 값을 사용하여 배열 정렬
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType, StructType, StructField
schema = StructType([StructField("data", ArrayType(IntegerType()), True)])
df = spark.createDataFrame([([None, None, None],)], schema=schema)
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| [NULL, NULL, NULL]|
+----------------------+