appel_fonction
Appelez une fonction SQL. Prend en charge Spark Connect.
Syntaxe
Python
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.call_function(funcName=<funcName>, *cols)
parameter
parameter | Type | Description |
|---|---|---|
|
| Nom de fonction qui respecte la syntaxe d'identificateur SQL (peut être entre guillemets, peut être qualifié). |
|
| Noms de colonne ou colonnes à utiliser dans la fonction. |
Renvoie
pyspark.sql.Column: résultat de la fonction exécutée.
Exemples
Exemple 1 : Appel d'une fonction avec une colonne d'entiers
Python
from pyspark.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
_ = spark.udf.register("intX2", lambda i: i * 2, IntegerType())
df.select(dbf.call_function("intX2", "id")).show()
Output
+---------+
|intX2(id)|
+---------+
| 2|
| 4|
| 6|
+---------+
Exemple 2 : Appel d'une fonction avec une colonne de chaîne
Python
from pyspark.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.types import StringType
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
_ = spark.udf.register("strX2", lambda s: s * 2, StringType())
df.select(dbf.call_function("strX2", dbf.col("name"))).show()
Output
+-----------+
|strX2(name)|
+-----------+
| aa|
| bb|
| cc|
+-----------+
Exemple 3 : Appel d'une fonction intégrée
Python
from pyspark.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
df.select(dbf.call_function("avg", dbf.col("id"))).show()
Output
+-------+
|avg(id)|
+-------+
| 2.0|
+-------+
Exemple 4 : appel d’une fonction SQL personnalisée
Python
from pyspark.sql import functions as dbf
_ = spark.sql("CREATE FUNCTION custom_avg AS 'test.org.apache.spark.sql.MyDoubleAvg'")
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
df.select(dbf.call_function("custom_avg", dbf.col("id"))).show()
Output
+------------------------------------+
|spark_catalog.default.custom_avg(id)|
+------------------------------------+
| 102.0|
+------------------------------------+
Exemple 5 : Appel d'une fonction SQL personnalisée avec un nom entièrement qualifié
Python
from pyspark.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
df.select(dbf.call_function("spark_catalog.default.custom_avg", dbf.col("id"))).show()
Output
+------------------------------------+
|spark_catalog.default.custom_avg(id)|
+------------------------------------+
| 102.0|
+------------------------------------+