array_prepend
Retorna um array contendo o elemento fornecido como primeiro elemento e os demais elementos do array original.
Sintaxe
Python
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_prepend(col, value)
Parâmetros
Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
|
| Nome da coluna que contém a matriz |
| Qualquer um | Um valor literal ou uma expressão de coluna. |
Devoluções
pyspark.sql.Column: uma matriz com o valor fornecido adicionado ao início.
Exemplos
Exemplo 1 : Adicionando um valor de coluna ao início de uma coluna de matriz
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]|
+---------------------+
Exemplo 2 : Adicionando um valor numérico ao início de uma coluna de matriz
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]|
+----------------------+
Exemplo 3 : Adicionando um valor nulo ao início de uma coluna de matriz
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]|
+-------------------------+
Exemplo 4 : Adicionando um valor ao início de uma coluna de matriz NULL
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|
+----------------------+
Exemplo 5 : Adicionando um valor ao início de um array vazio
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]|
+----------------------+