array_compact

Usuwa wartości null z tablicy.

Składnia

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_compact(col)

Parametry

Parameter	Typ	Description
col	pyspark.sql.Column lub str	Nazwa kolumny lub wyrażenia

Zwraca

pyspark.sql.Column: nowa kolumna, która jest tablicą z wyłączeniem wartości null z kolumny wejściowej.

Przykłady

Przykład 1. Usuwanie wartości null z prostej tablicy

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, None, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()

+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
|          [1, 2, 3]|
+-------------------+

Przykład 2. Usuwanie wartości null z wielu tablic

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, None, 2, 3],), ([4, 5, None, 4],)], ['data'])
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()

+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
|          [1, 2, 3]|
|          [4, 5, 4]|
+-------------------+

Przykład 3: Usuwanie wartości null z tablicy ze wszystkimi wartościami null

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([([None, None, None],)], schema)
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()

+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
|                 []|
+-------------------+

Przykład 4. Usuwanie wartości null z tablicy bez wartości null

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()

+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
|          [1, 2, 3]|
+-------------------+

Przykład 5. Usuwanie wartości null z pustej tablicy

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)
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()

+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
|                 []|
+-------------------+