查找给定数组中给定值的第一个匹配项的位置。 如果任一参数为 null，则返回 null。 位置不是从零开始的，而是基于 1 的索引。 如果在数组中找不到给定值，则返回 0。
Syntax
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_position(col, value)
参数
| 参数 | 类型 | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column 或 str |
要处理的目标列。 |
value |
任意 | 要查找的值或列表达式。 |
退货
pyspark.sql.Column：如果找到该值，则位于给定数组中的位置，否则为 0。
例子
示例 1：查找字符串数组中字符串的位置
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(["c", "b", "a"],)], ['data'])
df.select(sf.array_position(df.data, "a")).show()
+-----------------------+
|array_position(data, a)|
+-----------------------+
| 3|
+-----------------------+
示例 2：查找字符串在空数组中的位置
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.array_position(df.data, "a")).show()
+-----------------------+
|array_position(data, a)|
+-----------------------+
| 0|
+-----------------------+
示例 3：查找整数数组中整数的位置
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_position(df.data, 2)).show()
+-----------------------+
|array_position(data, 2)|
+-----------------------+
| 2|
+-----------------------+
示例 4：查找数组中非现有值的位置
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(["c", "b", "a"],)], ['data'])
df.select(sf.array_position(df.data, "d")).show()
+-----------------------+
|array_position(data, d)|
+-----------------------+
| 0|
+-----------------------+
示例 5：查找值为 null 的数组中值的位置
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([None, "b", "a"],)], ['data'])
df.select(sf.array_position(df.data, "a")).show()
+-----------------------+
|array_position(data, a)|
+-----------------------+
| 3|
+-----------------------+
示例 6：查找列值在整数数组中的位置
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([10, 20, 30], 20)], ['data', 'col'])
df.select(sf.array_position(df.data, df.col)).show()
+-------------------------+
|array_position(data, col)|
+-------------------------+
| 2|
+-------------------------+