sort_array

Classifica a matriz de entrada em ordem crescente ou decrescente de acordo com a ordenação natural dos elementos da matriz. Elementos nulos serão colocados no início da matriz retornada em ordem crescente ou no final da matriz retornada em ordem decrescente.

Sintaxe

from pyspark.sql import functions as sf

sf.sort_array(col, asc=True)

Parâmetros

Parâmetro	Tipo	Description
col	pyspark.sql.Column ou str	Nome da coluna ou expressão.
asc	bool, opcional	Seja para classificar em ordem crescente ou decrescente. Se asc for True (padrão), a classificação estará em ordem crescente. Se False, em ordem decrescente.

Devoluções

pyspark.sql.Column: matriz classificada.

Exemplos

Exemplo 1: Classificando uma matriz em ordem crescente

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

Exemplo 2: Classificando uma matriz em ordem decrescente

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

Exemplo 3: Classificando uma matriz com um único elemento

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

+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
|                   [1]|
+----------------------+

Exemplo 4: Classificando uma matriz vazia

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)|
+----------------------+
|                    []|
+----------------------+

Exemplo 5: classificando uma matriz com valores nulos

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