Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Giriş dizilerinin ortak null olmayan öğeleri olup olmadığını gösteren bir boole sütunu döndürür. Bunu yaparlarsa true, diziler ortak öğe içermiyorsa ancak boş değilse ve bunlardan en az biri null öğe içeriyorsa null, aksi takdirde false döndürür.
Sözdizimi
from pyspark.sql import functions as sf
sf.arrays_overlap(a1, a2)
Parametreler
| Parametre | Türü | Description |
|---|---|---|
a1 |
pyspark.sql.Column veya str |
İlk diziyi içeren sütunun adı. |
a2 |
pyspark.sql.Column veya str |
İkinci diziyi içeren sütunun adı. |
İade
pyspark.sql.Column: Her değerin giriş sütunlarından karşılık gelen dizilerin ortak öğeler içerip içermediğini gösterdiği yeni Boole türünde bir Sütun.
Örnekler
Örnek 1: arrays_overlap işlevinin temel kullanımı.
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(["a", "b"], ["b", "c"]), (["a"], ["b", "c"])], ['x', 'y'])
df.select(sf.arrays_overlap(df.x, df.y)).show()
+--------------------+
|arrays_overlap(x, y)|
+--------------------+
| true|
| false|
+--------------------+
Örnek 2: null öğeler içeren dizilerle arrays_overlap işlevinin kullanımı.
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(["a", None], ["b", None]), (["a"], ["b", "c"])], ['x', 'y'])
df.select(sf.arrays_overlap(df.x, df.y)).show()
+--------------------+
|arrays_overlap(x, y)|
+--------------------+
| NULL|
| false|
+--------------------+
Örnek 3: null olan dizilerle arrays_overlap işlevinin kullanımı.
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(None, ["b", "c"]), (["a"], None)], ['x', 'y'])
df.select(sf.arrays_overlap(df.x, df.y)).show()
+--------------------+
|arrays_overlap(x, y)|
+--------------------+
| NULL|
| NULL|
+--------------------+
Örnek 4: Özdeş öğelere sahip dizilerde arrays_overlap kullanımı.
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(["a", "b"], ["a", "b"]), (["a"], ["a"])], ['x', 'y'])
df.select(sf.arrays_overlap(df.x, df.y)).show()
+--------------------+
|arrays_overlap(x, y)|
+--------------------+
| true|
| true|
+--------------------+