array_compact

Удаляет значения NULL из массива.

Синтаксис

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_compact(col)

Параметры

Параметр	Тип	Description
col	pyspark.sql.Column или str	Имя столбца или выражения

Возвраты

pyspark.sql.Column: новый столбец, который является массивом, за исключением значений NULL из входного столбца.

Примеры

Пример 1. Удаление значений NULL из простого массива

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

Пример 2. Удаление значений NULL из нескольких массивов

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

Пример 3. Удаление значений NULL из массива со всеми значениями 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)|
+-------------------+
|                 []|
+-------------------+

Пример 4. Удаление значений NULL из массива без значений 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]|
+-------------------+

Пример 5. Удаление значений NULL из пустого массива

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