TableValuedFunction.взрыв

Возвращает DataFrame, содержащий новую строку для каждого элемента в переданном массиве или карте. Имя столбца по умолчанию предназначено col для элементов массива и keyvalue элементов в карте. Чтобы использовать разные имена столбцов, вызовите toDF() возвращаемый кадр данных.

Синтаксис

spark.tvf.explode(collection)

Параметры

Параметр	Тип	Description
collection	pyspark.sql.Column	Целевой столбец для работы.

Возвраты

pyspark.sql.DataFrame: Кадр данных с новой строкой для каждого элемента.

Примеры

Пример 1. Взрыв столбца массива

import pyspark.sql.functions as sf
spark.tvf.explode(sf.array(sf.lit(1), sf.lit(2), sf.lit(3))).show()

+---+
|col|
+---+
|  1|
|  2|
|  3|
+---+

Пример 2. Взрыв столбца карты

import pyspark.sql.functions as sf
spark.tvf.explode(
    sf.create_map(sf.lit("a"), sf.lit("b"), sf.lit("c"), sf.lit("d"))
).show()

+---+-----+
|key|value|
+---+-----+
|  a|    b|
|  c|    d|
+---+-----+

Пример 3. Взрыв массива столбца структуры

import pyspark.sql.functions as sf
spark.tvf.explode(sf.array(
    sf.named_struct(sf.lit("a"), sf.lit(1), sf.lit("b"), sf.lit(2)),
    sf.named_struct(sf.lit("a"), sf.lit(3), sf.lit("b"), sf.lit(4))
)).select("col.*").show()

+---+---+
|  a|  b|
+---+---+
|  1|  2|
|  3|  4|
+---+---+

Пример 4. Взрыв пустого столбца массива

import pyspark.sql.functions as sf
spark.tvf.explode(sf.array()).show()

+---+
|col|
+---+
+---+

Пример 5. Взрыв пустого столбца карты

import pyspark.sql.functions as sf
spark.tvf.explode(sf.create_map()).show()

+---+-----+
|key|value|
+---+-----+
+---+-----+

Пример 6. Переопределение имен столбцов по умолчанию

Так как spark.tvf.explode возвращает кадр данных, используйте toDF() для переименования выходных столбцов. .alias() не влияет на взрывные столбцы.

import pyspark.sql.functions as sf

# Array: rename the single output column
spark.tvf.explode(sf.array(sf.lit(1), sf.lit(2), sf.lit(3))).toDF("number").show()

+------+
|number|
+------+
|     1|
|     2|
|     3|
+------+

# Map: rename both output columns
spark.tvf.explode(
    sf.create_map(sf.lit("a"), sf.lit("b"), sf.lit("c"), sf.lit("d"))
).toDF("letter", "pair").show()

+------+----+
|letter|pair|
+------+----+
|     a|   b|
|     c|   d|
+------+----+