返回数组中的元素总数。 该函数返回 null 输入的 null。
Syntax
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_size(col)
参数
| 参数 | 类型 | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column 或 str |
表示数组的列或表达式的名称。 |
退货
pyspark.sql.Column：一个新列，其中包含每个数组的大小。
例子
示例 1：整数数组的基本用法
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|
+----------------+
示例 2：字符串数组的用法
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|
+----------------+
示例 3：混合类型数组的用法
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|
+----------------+
示例 4：数组数组的用法
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|
+----------------+
示例 5：使用空数组
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|
+----------------+