call_udf

Appeler une fonction définie par l'utilisateur.

Syntaxe

Python

import pyspark.sql.functions as sf

sf.call_udf(udfName=<udfName>, *cols)

parameter

parameter	Type	Description
udfName	str	Nom de la fonction définie par l'utilisateur (UDF).
cols	pyspark.sql.Column OU str	Noms de colonne ou colonnes à utiliser dans l'UDF.

parameter	Type	Description
udfName	str	Nom de la fonction définie par l'utilisateur (UDF).
cols	pyspark.sql.Column OU str	Noms de colonne ou colonnes à utiliser dans l'UDF.

Renvoie

pyspark.sql.Column: résultat de l'UDF exécutée.

Exemples

Exemple 1 : Utilisation de call_udf avec une UDF d'entier.

Python

from pyspark.sql.functions import call_udf, col
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(call_udf("intX2", "id")).show()

Output

+---------+
|intX2(id)|
+---------+
|        2|
|        4|
|        6|
+---------+

Exemple 2 : Utilisation de call_udf avec une UDF de type chaîne de caractères.

Python

from pyspark.sql.functions import call_udf, col
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
_ = spark.udf.register("strX2", lambda s: s * 2, StringType())
df.select(call_udf("strX2", col("name"))).show()

Output

+-----------+
|strX2(name)|
+-----------+
|         aa|
|         bb|
|         cc|
+-----------+