Delen via


Toevoegen

Retourneert het element van een matrix op de opgegeven (op 0 gebaseerde) index. Als de indexpunten buiten de matrixgrenzen vallen, retourneert deze functie NULL. De positie is niet op basis van 1, maar op 0 gebaseerde index.

Syntaxis

from pyspark.sql import functions as sf

sf.get(col, index)

Parameterwaarden

Kenmerk Typologie Description
col pyspark.sql.Column of str Naam van de kolom die de matrix bevat.
index pyspark.sql.Column, str of int Index die moet worden gecontroleerd in de matrix.

Retouren

pyspark.sql.Column: Waarde op de opgegeven positie.

Voorbeelden

Voorbeeld 1: Een element op een vaste positie ophalen

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(["a", "b", "c"],)], ['data'])
df.select(sf.get(df.data, 1)).show()
+------------+
|get(data, 1)|
+------------+
|           b|
+------------+

Voorbeeld 2: Een element op een positie buiten de matrixgrenzen ophalen

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(["a", "b", "c"],)], ['data'])
df.select(sf.get(df.data, 3)).show()
+------------+
|get(data, 3)|
+------------+
|        NULL|
+------------+

Voorbeeld 3: Een element ophalen op een positie die is opgegeven door een andere kolom

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(["a", "b", "c"], 2)], ['data', 'index'])
df.select(sf.get(df.data, df.index)).show()
+----------------+
|get(data, index)|
+----------------+
|               c|
+----------------+

Voorbeeld 4: Een element ophalen op een positie die wordt berekend op basis van een andere kolom

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(["a", "b", "c"], 2)], ['data', 'index'])
df.select(sf.get(df.data, df.index - 1)).show()
+----------------------+
|get(data, (index - 1))|
+----------------------+
|                     b|
+----------------------+

Voorbeeld 5: Een element op een negatieve positie ophalen

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(["a", "b", "c"], )], ['data'])
df.select(sf.get(df.data, -1)).show()
+-------------+
|get(data, -1)|
+-------------+
|         NULL|
+-------------+