根據陣列元素的自然順序，將輸入陣列依升序或降序排序。 空元素會以升序置於回傳陣列的開頭，或以遞減順序置於返回陣列的末尾。
語法
from pyspark.sql import functions as sf
sf.sort_array(col, asc=True)
參數
| 參數 | 類型 | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column 或 str |
欄位名稱或表達式名稱。 |
asc |
Bool，選用 | 是按升序還是降序排序。 若 asc 為 True（預設），則排序順序為升序。 如果是假，則依降序排列。 |
退貨
pyspark.sql.Column：已排序陣列。
範例
範例 1：按升序排序陣列
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, None, 3],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| [NULL, 1, 2, 3]|
+----------------------+
範例 2：按降序排序陣列
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, None, 3],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data, asc=False)).show()
+-----------------------+
|sort_array(data, false)|
+-----------------------+
| [3, 2, 1, NULL]|
+-----------------------+
範例 3：用單一元素排序陣列
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| [1]|
+----------------------+
範例 4：排序空陣列
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.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| []|
+----------------------+
範例 5：用 null 值排序陣列
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([([None, None, None],)], schema=schema)
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| [NULL, NULL, NULL]|
+----------------------+