h3_kringdistances

Retourne tous les identifiants de cellules H3 (représentés sous forme d'entiers longs ou de chaînes de caractères) situés à une distance de grille k de l'identifiant de cellule H3 d'origine, ainsi que leur distance par rapport à l'identifiant de cellule H3 d'origine. Plus précisément, le résultat est un tableau de structures, où chaque structure contient un ID de cellule H3 (représenté par un entier long ou une chaîne de caractères) et sa distance par rapport à l'ID de cellule H3 d'origine. Le type des ID de cellule H3 dans la sortie est le même que le type de l'ID de cellule H3 d'entrée (premier argument de l'expression). Prend en charge Spark Connect.

Pour la fonction Databricks SQL correspondante, consultez la fonctionh3_kringdistances.

Syntaxe

Python

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf

dbf.h3_kringdistances(col1=<col1>, col2=<col2>)

parameter

parameter	Type	Description
col1	pyspark.sql.Column OU str	Un ID de cellule H3, représenté comme une Colonne ou une chaîne de caractères.
col2	pyspark.sql.Column, str, ou int	Distance maximale de la grille par rapport à l'ID de cellule H3 (premier argument).

parameter	Type	Description
col1	pyspark.sql.Column OU str	Un ID de cellule H3, représenté comme une Colonne ou une chaîne de caractères.
col2	pyspark.sql.Column, str, ou int	Distance maximale de la grille par rapport à l'ID de cellule H3 (premier argument).

Exemples

Python

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(599686042433355775, '85283473fffffff', 1,),],['h3l', 'h3s', 'res'])
df.select(dbf.h3_kringdistances('h3l', 'res').alias('result')).collect()

Output

[Row(result=[Row(cellid=599686042433355775, distance=0),     Row(cellid=599686030622195711, distance=1), Row(cellid=599686044580839423, distance=1),     Row(cellid=599686038138388479, distance=1), Row(cellid=599686043507097599, distance=1),     Row(cellid=599686015589810175, distance=1), Row(cellid=599686014516068351, distance=1)])]

Python

df.select(dbf.h3_kringdistances('h3s', 'res').alias('result')).collect()

Output

[Row(result=[Row(cellid='85283473fffffff', distance=0),     Row(cellid='85283447fffffff', distance=1), Row(cellid='8528347bfffffff', distance=1),     Row(cellid='85283463fffffff', distance=1), Row(cellid='85283477fffffff', distance=1),     Row(cellid='8528340ffffffff', distance=1), Row(cellid='8528340bfffffff', distance=1)])]