em linha

Explode uma matriz de structs em uma tabela.

Essa função usa uma coluna de entrada que contém uma matriz de structs e retorna uma nova coluna em que cada struct na matriz é explodida em uma linha separada.

Sintaxe

from pyspark.sql import functions as sf

sf.inline(col)

Parâmetros

Parâmetro	Tipo	Description
col	pyspark.sql.Column ou nome da coluna	Coluna de entrada de valores a explodir.

Devoluções

pyspark.sql.Column: expressão de gerador com o resultado embutido explodido.

Exemplos

Exemplo 1: Usando embutido com uma única coluna de matriz de struct

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql('SELECT ARRAY(NAMED_STRUCT("a",1,"b",2), NAMED_STRUCT("a",3,"b",4)) AS a')
df.select('*', sf.inline(df.a)).show()

+----------------+---+---+
|               a|  a|  b|
+----------------+---+---+
|[{1, 2}, {3, 4}]|  1|  2|
|[{1, 2}, {3, 4}]|  3|  4|
+----------------+---+---+

Exemplo 2: Usando embutido com um nome de coluna

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql('SELECT ARRAY(NAMED_STRUCT("a",1,"b",2), NAMED_STRUCT("a",3,"b",4)) AS a')
df.select('*', sf.inline('a')).show()

+----------------+---+---+
|               a|  a|  b|
+----------------+---+---+
|[{1, 2}, {3, 4}]|  1|  2|
|[{1, 2}, {3, 4}]|  3|  4|
+----------------+---+---+

Exemplo 3: Usando embutido com um alias

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql('SELECT ARRAY(NAMED_STRUCT("a",1,"b",2), NAMED_STRUCT("a",3,"b",4)) AS a')
df.select('*', sf.inline('a').alias("c1", "c2")).show()

+----------------+---+---+
|               a| c1| c2|
+----------------+---+---+
|[{1, 2}, {3, 4}]|  1|  2|
|[{1, 2}, {3, 4}]|  3|  4|
+----------------+---+---+

Exemplo 4: Usar embutido com várias colunas de matriz de struct

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql('SELECT ARRAY(NAMED_STRUCT("a",1,"b",2), NAMED_STRUCT("a",3,"b",4)) AS a1, ARRAY(NAMED_STRUCT("c",5,"d",6), NAMED_STRUCT("c",7,"d",8)) AS a2')
df.select(
    '*', sf.inline('a1')
).select('*', sf.inline('a2')).show()

+----------------+----------------+---+---+---+---+
|              a1|              a2|  a|  b|  c|  d|
+----------------+----------------+---+---+---+---+
|[{1, 2}, {3, 4}]|[{5, 6}, {7, 8}]|  1|  2|  5|  6|
|[{1, 2}, {3, 4}]|[{5, 6}, {7, 8}]|  1|  2|  7|  8|
|[{1, 2}, {3, 4}]|[{5, 6}, {7, 8}]|  3|  4|  5|  6|
|[{1, 2}, {3, 4}]|[{5, 6}, {7, 8}]|  3|  4|  7|  8|
+----------------+----------------+---+---+---+---+

Exemplo 5: Usando embutido com uma coluna de matriz de struct aninhada

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.sql('SELECT NAMED_STRUCT("a",1,"b",2,"c",ARRAY(NAMED_STRUCT("c",3,"d",4), NAMED_STRUCT("c",5,"d",6))) AS s')
df.select('*', sf.inline('s.c')).show(truncate=False)

+------------------------+---+---+
|s                       |c  |d  |
+------------------------+---+---+
|{1, 2, [{3, 4}, {5, 6}]}|3  |4  |
|{1, 2, [{3, 4}, {5, 6}]}|5  |6  |
+------------------------+---+---+

Exemplo 6: Usando embutido com uma coluna que contém: matriz que contém nulo, matriz vazia e nulo

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.sql('SELECT * FROM VALUES (1,ARRAY(NAMED_STRUCT("a",1,"b",2), NULL, NAMED_STRUCT("a",3,"b",4))), (2,ARRAY()), (3,NULL) AS t(i,s)')
df.show(truncate=False)

+---+----------------------+
|i  |s                     |
+---+----------------------+
|1  |[{1, 2}, NULL, {3, 4}]|
|2  |[]                    |
|3  |NULL                  |
+---+----------------------+

df.select('*', sf.inline('s')).show(truncate=False)

+---+----------------------+----+----+
|i  |s                     |a   |b   |
+---+----------------------+----+----+
|1  |[{1, 2}, NULL, {3, 4}]|1   |2   |
|1  |[{1, 2}, NULL, {3, 4}]|NULL|NULL|
|1  |[{1, 2}, NULL, {3, 4}]|3   |4   |
+---+----------------------+----+----+