array_sort

Fonction de collection : Trie le tableau d'entrée par ordre croissant. Les éléments du tableau d'entrée doivent être ordonnables. Les éléments nuls seront placés à la fin du tableau renvoyé. Prend en charge Spark Connect.

Pour la fonction Databricks SQL correspondante, consultez la fonctionarray_sort.

Syntaxe

Python

from pyspark.sql import functions as dbf

dbf.array_sort(col=<col>, comparator=<comparator>)

parameter

parameter	Type	Description
col	pyspark.sql.Column OU str	Nom de la colonne ou de l'expression.
comparator	callable, facultatif	Fonction binaire qui renvoie un entier négatif, 0, ou un entier positif si le premier élément est inférieur, égal ou supérieur au second élément. Si la fonction de comparaison renvoie null, la fonction échouera et générera une erreur.

parameter	Type	Description
col	pyspark.sql.Column OU str	Nom de la colonne ou de l'expression.
comparator	callable, facultatif	Fonction binaire qui renvoie un entier négatif, 0, ou un entier positif si le premier élément est inférieur, égal ou supérieur au second élément. Si la fonction de comparaison renvoie null, la fonction échouera et générera une erreur.

Renvoie

pyspark.sql.Column: tableau trié.

Exemples

Exemple 1 : Tri d'un tableau par ordre croissant par default

Python

from pyspark.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, None, 3],),([1],),([],)], ['data'])
df.select(dbf.array_sort(df.data).alias('r')).collect()

Output

[Row(r=[1, 2, 3, None]), Row(r=[1]), Row(r=[])]

Exemple 2 : Trier un tableau avec un comparateur personnalisé

Python

from pyspark.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(["foo", "foobar", None, "bar"],),(["foo"],),([],)], ['data'])
df.select(dbf.array_sort(
    "data",
    lambda x, y: dbf.when(x.isNull() | y.isNull(), dbf.lit(0)).otherwise(dbf.length(y) - dbf.length(x))
).alias("r")).collect()

Output

[Row(r=['foobar', 'foo', None, 'bar']), Row(r=['foo']), Row(r=[])]