将 col1... colk 分隔为 n 行。 默认情况下，除非另有指定，否则使用列名 col0、col1 等。
Syntax
from pyspark.sql import functions as sf
sf.stack(*cols)
参数
| 参数 | 类型 | Description |
|---|---|---|
cols |
pyspark.sql.Column 或列名 |
第一个元素应该是要分隔的行数的文本 int，其余元素是要分隔的输入元素。 |
例子
示例 1：包含 2 行的堆栈
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3)], ['a', 'b', 'c'])
df.select('*', sf.stack(sf.lit(2), df.a, df.b, 'c')).show()
+---+---+---+----+----+
| a| b| c|col0|col1|
+---+---+---+----+----+
| 1| 2| 3| 1| 2|
| 1| 2| 3| 3|NULL|
+---+---+---+----+----+
示例 2：具有别名的堆栈
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3)], ['a', 'b', 'c'])
df.select('*', sf.stack(sf.lit(2), df.a, df.b, 'c').alias('x', 'y')).show()
+---+---+---+---+----+
| a| b| c| x| y|
+---+---+---+---+----+
| 1| 2| 3| 1| 2|
| 1| 2| 3| 3|NULL|
+---+---+---+---+----+
示例 3：包含 3 行的堆栈
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3)], ['a', 'b', 'c'])
df.select('*', sf.stack(sf.lit(3), df.a, df.b, 'c')).show()
+---+---+---+----+
| a| b| c|col0|
+---+---+---+----+
| 1| 2| 3| 1|
| 1| 2| 3| 2|
| 1| 2| 3| 3|
+---+---+---+----+
示例 4：包含 4 行的堆栈
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3)], ['a', 'b', 'c'])
df.select('*', sf.stack(sf.lit(4), df.a, df.b, 'c')).show()
+---+---+---+----+
| a| b| c|col0|
+---+---+---+----+
| 1| 2| 3| 1|
| 1| 2| 3| 2|
| 1| 2| 3| 3|
| 1| 2| 3|NULL|
+---+---+---+----+