array_max
Retorna o valor máximo da matriz.
Sintaxe
Python
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_max(col)
Parâmetros
Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
|
| O nome da coluna ou uma expressão que representa a matriz. |
Devoluções
pyspark.sql.ColumnUma nova coluna que contém o valor máximo de cada matriz.
Exemplos
Exemplo 1 : Uso básico com matriz de inteiros
Python
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, 3],), ([None, 10, -1],)], ['data'])
df.select(sf.array_max(df.data)).show()
Output
+---------------+
|array_max(data)|
+---------------+
| 3|
| 10|
+---------------+
Exemplo 2 : Utilização com matriz de strings
Python
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 'banana', 'cherry'],)], ['data'])
df.select(sf.array_max(df.data)).show()
Output
+---------------+
|array_max(data)|
+---------------+
| cherry|
+---------------+
Exemplo 3 : Utilização com matriz de tipos mistos
Python
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 1, 'cherry'],)], ['data'])
df.select(sf.array_max(df.data)).show()
Output
+---------------+
|array_max(data)|
+---------------+
| cherry|
+---------------+
Exemplo 4 : Utilização com matriz de matrizes
Python
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([[2, 1], [3, 4]],)], ['data'])
df.select(sf.array_max(df.data)).show()
Output
+---------------+
|array_max(data)|
+---------------+
| [3, 4]|
+---------------+
Exemplo 5 : Utilização com matriz vazia
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_max(df.data)).show()
Output
+---------------+
|array_max(data)|
+---------------+
| NULL|
+---------------+