マップを作成する

偶数個の入力列または列参照から新しいマップ列を作成します。入力列はキーと値のペアにグループ化され、マップを形成します。たとえば、入力 (key1、value1、key2、value2、...) は、key1 を value1 に、key2 を value2 に、などと関連付けるマップを生成します。この関数は、列をリストとしてグループ化することもサポートします。

構文

Python

from pyspark.sql import functions as sf

sf.create_map(*cols)

パラメーター

パラメーター	Type	説明
cols	pyspark.sql.Column または文字列	キーと値のペアにグループ化された入力列名または列オブジェクト。これらは列のリストとして表現することもできます。

戻り値

pyspark.sql.Column: マップ タイプの新しい列。各値は、入力引数で提供される対応するキーと値のペアから形成されたマップです。

例

例 1 : create_map 関数の基本的な使用方法。

Python

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", 2), ("Bob", 5)], ("name", "age"))
df.select(sf.create_map('name', 'age')).show()

Output

+--------------+
|map(name, age)|
+--------------+
|  {Alice -> 2}|
|    {Bob -> 5}|
+--------------+

例 2 : 列のリストを使用した create_map 関数の使用。

Python

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", 2), ("Bob", 5)], ("name", "age"))
df.select(sf.create_map([df.name, df.age])).show()

Output

+--------------+
|map(name, age)|
+--------------+
|  {Alice -> 2}|
|    {Bob -> 5}|
+--------------+

例 3 : 複数のキーと値のペアを持つ create_map 関数の使用。

Python

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", 2, "female"),
    ("Bob", 5, "male")], ("name", "age", "gender"))
df.select(sf.create_map(sf.lit('name'), df['name'],
    sf.lit('gender'), df['gender'])).show(truncate=False)

Output

+---------------------------------+
|map(name, name, gender, gender)  |
+---------------------------------+
|{name -> Alice, gender -> female}|
|{name -> Bob, gender -> male}    |
+---------------------------------+

例 4 : 異なる型の値を持つ create_map 関数の使用。

Python

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("Alice", 2, 22.2),
    ("Bob", 5, 36.1)], ("name", "age", "weight"))
df.select(sf.create_map(sf.lit('age'), df['age'],
    sf.lit('weight'), df['weight'])).show(truncate=False)

Output

+-----------------------------+
|map(age, age, weight, weight)|
+-----------------------------+
|{age -> 2.0, weight -> 22.2} |
|{age -> 5.0, weight -> 36.1} |
+-----------------------------+