array_repeat

Cria uma matriz que contém uma coluna repetidamente tempo de contagem.

Sintaxe

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_repeat(col, count)

Parâmetros

Parâmetro	Tipo	Description
col	pyspark.sql.Column ou str	O nome da coluna ou uma expressão que representa o elemento a ser repetido.
count	pyspark.sql.Column, str ou int	O nome da coluna, uma expressão ou um inteiro que representa o número de vezes para repetir o elemento.

Devoluções

pyspark.sql.Column: uma nova coluna que contém uma matriz de elementos repetidos.

Exemplos

Exemplo 1: Uso com cadeia de caracteres

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]|
+---------------------+

Exemplo 2: Uso com inteiro

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]|
+---------------------+

Exemplo 3: Uso com matriz

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]]|
+----------------------------------+

Exemplo 4: Uso com nulo

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]|
+---------------------+