map_from_entries
Transforma um array de entradas de key-valor (estruturas com dois campos) em um mapa. O primeiro campo de cada entrada é usado como key e o segundo campo como valor na coluna do mapa resultante.
Sintaxe
Python
from pyspark.sql import functions as sf
sf.map_from_entries(col)
Parâmetros
Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
|
| Nome da coluna ou expressão |
Devoluções
pyspark.sql.ColumnUm mapa criado a partir da matriz de entradas fornecida.
Exemplos
Exemplo 1 : Uso básico de map_from_entries
Python
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.sql("SELECT array(struct(1, 'a'), struct(2, 'b')) as data")
df.select(sf.map_from_entries(df.data)).show()
Output
+----------------------+
|map_from_entries(data)|
+----------------------+
| {1 -> a, 2 -> b}|
+----------------------+
Exemplo 2 : map_from_entries com valores nulos
Python
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.sql("SELECT array(struct(1, null), struct(2, 'b')) as data")
df.select(sf.map_from_entries(df.data)).show()
Output
+----------------------+
|map_from_entries(data)|
+----------------------+
| {1 -> NULL, 2 -> b}|
+----------------------+
Exemplo 3 : map_from_entries com um DataFrame
Python
from pyspark.sql import Row, functions as sf
df = spark.createDataFrame([([Row(1, "a"), Row(2, "b")],), ([Row(3, "c")],)], ['data'])
df.select(sf.map_from_entries(df.data)).show()
Output
+----------------------+
|map_from_entries(data)|
+----------------------+
| {1 -> a, 2 -> b}|
| {3 -> c}|
+----------------------+
Exemplo 4 : map_from_entries com array vazio
Python
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType, IntegerType, StructType, StructField
schema = StructType([
StructField("data", ArrayType(
StructType([
StructField("key", IntegerType()),
StructField("value", StringType())
])
), True)
])
df = spark.createDataFrame([([],)], schema=schema)
df.select(sf.map_from_entries(df.data)).show()
Output
+----------------------+
|map_from_entries(data)|
+----------------------+
| {}|
+----------------------+