配列の先頭に追加
指定された要素を最初の要素として含み、残りの要素を元の配列から含む配列を返します。
構文
Python
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_prepend(col, value)
パラメーター
パラメーター | Type | 説明 |
|---|---|---|
|
| 配列を含む列の名前 |
| すべて | リテラル値または列式。 |
戻り値
pyspark.sql.Column: 指定された値が先頭に追加された配列。
例
例1 : 配列の列に列の値を付加する
Python
from pyspark.sql import Row, functions as sf
df = spark.createDataFrame([Row(c1=["b", "a", "c"], c2="c")])
df.select(sf.array_prepend(df.c1, df.c2)).show()
Output
+---------------------+
|array_prepend(c1, c2)|
+---------------------+
| [c, b, a, c]|
+---------------------+
例2 : 配列の列に数値を付加する
Python
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_prepend(df.data, 4)).show()
Output
+----------------------+
|array_prepend(data, 4)|
+----------------------+
| [4, 1, 2, 3]|
+----------------------+
例3 : 配列の列にNULL値を付加する
Python
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_prepend(df.data, None)).show()
Output
+-------------------------+
|array_prepend(data, NULL)|
+-------------------------+
| [NULL, 1, 2, 3]|
+-------------------------+
例4 : NULL配列列に値を付加する
Python
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,)], schema=schema)
df.select(sf.array_prepend(df.data, 4)).show()
Output
+----------------------+
|array_prepend(data, 4)|
+----------------------+
| NULL|
+----------------------+
例5 : 空の配列に値を付加する
Python
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([([],)], schema=schema)
df.select(sf.array_prepend(df.data, 1)).show()
Output
+----------------------+
|array_prepend(data, 1)|
+----------------------+
| [1]|
+----------------------+