array_size

Возвращает общее количество элементов в массиве. Функция возвращает значение NULL для входных данных NULL.

Синтаксис

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_size(col)

Параметры

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

Возвраты

pyspark.sql.Column: новый столбец, содержащий размер каждого массива.

Примеры

Пример 1. Базовое использование с целым числом массива

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

+----------------+
|array_size(data)|
+----------------+
|               3|
|            NULL|
+----------------+

Пример 2. Использование с массивом строк

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 'banana', 'cherry'],)], ['data'])
df.select(sf.array_size(df.data)).show()

+----------------+
|array_size(data)|
+----------------+
|               3|
+----------------+

Пример 3. Использование с массивом смешанных типов

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

+----------------+
|array_size(data)|
+----------------+
|               3|
+----------------+

Пример 4. Использование массива массивов

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([[2, 1], [3, 4]],)], ['data'])
df.select(sf.array_size(df.data)).show()

+----------------+
|array_size(data)|
+----------------+
|               2|
+----------------+

Пример 5. Использование с пустым массивом

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([([],)], schema=schema)
df.select(sf.array_size(df.data)).show()

+----------------+
|array_size(data)|
+----------------+
|               0|
+----------------+