try_make_interval
これはmake_intervalの特別なバージョンであり、同じ操作を実行しますが、間隔を作成できない場合はエラーを発生させる代わりに NULL 値を返します。
構文
Python
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.try_make_interval(years=<years>, months=<months>, weeks=<weeks>, days=<days>, hours=<hours>, mins=<mins>, secs=<secs>)
パラメーター
パラメーター | Type | 説明 |
|---|---|---|
|
| 正または負の年数。 |
|
| 正または負の月数。 |
|
| プラスまたはマイナスの週数。 |
|
| プラスまたはマイナスの日数。 |
|
| 正または負の時間数。 |
|
| 正または負の分数。 |
|
| 小数部がマイクロ秒精度の秒数。 |
戻り値
pyspark.sql.Column: 間隔を含む新しい列。
例
Python
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([[100, 11, 1, 1, 12, 30, 01.001001]],
['year', 'month', 'week', 'day', 'hour', 'min', 'sec'])
df.select(
dbf.try_make_interval(df.year, df.month, 'week', df.day, 'hour', df.min, df.sec)
).show(truncate=False)
df = spark.createDataFrame([[100, 11, 1, 1, 12, 30, 01.001001]],
['year', 'month', 'week', 'day', 'hour', 'min', 'sec'])
df.select(
dbf.try_make_interval(df.year, df.month, 'week', df.day, df.hour, df.min)
).show(truncate=False)
df = spark.createDataFrame([[100, 11, 1, 1, 12, 30, 01.001001]],
['year', 'month', 'week', 'day', 'hour', 'min', 'sec'])
df.select(
dbf.try_make_interval(df.year, df.month, 'week', df.day, df.hour)
).show(truncate=False)
df = spark.createDataFrame([[100, 11, 1, 1, 12, 30, 01.001001]],
['year', 'month', 'week', 'day', 'hour', 'min', 'sec'])
df.select(dbf.try_make_interval(df.year, 'month', df.week, df.day)).show(truncate=False)
df = spark.createDataFrame([[100, 11, 1, 1, 12, 30, 01.001001]],
['year', 'month', 'week', 'day', 'hour', 'min', 'sec'])
df.select(dbf.try_make_interval(df.year, 'month', df.week)).show(truncate=False)
df = spark.createDataFrame([[100, 11, 1, 1, 12, 30, 01.001001]],
['year', 'month', 'week', 'day', 'hour', 'min', 'sec'])
df.select(dbf.try_make_interval(df.year, 'month')).show(truncate=False)
df = spark.createDataFrame([[100, 11, 1, 1, 12, 30, 01.001001]],
['year', 'month', 'week', 'day', 'hour', 'min', 'sec'])
df.select(dbf.try_make_interval(df.year)).show(truncate=False)
spark.range(1).select(dbf.try_make_interval()).show(truncate=False)
spark.range(1).select(dbf.try_make_interval(dbf.lit(2147483647))).show(truncate=False)