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string_agg_distinct

Função agregada: retorna a concatenação de valores de entrada distintos e não nulos, separados pelo delimitador. Um alias de listagg_distinct.

Sintaxe

Python
import pyspark.sql.functions as sf

sf.string_agg_distinct(col=<col>)

# With delimiter
sf.string_agg_distinct(col=<col>, delimiter=<delimiter>)

Parâmetros

Parâmetro

Tipo

Descrição

col

pyspark.sql.Column ou str

coluna de destino para compute .

delimiter

pyspark.sql.Column, str, ou bytes

Opcional. O delimitador para separar os valores. O valor default é Nenhum.

Devoluções

pyspark.sql.Column: a coluna para resultados de cálculo.

Exemplos

Exemplo 1 : Usando a função string_agg_distinct.

Python
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([('a',), ('b',), (None,), ('c',), ('b',)], ['strings'])
df.select(sf.string_agg_distinct('strings')).show()
Output
+----------------------------------+
|string_agg(DISTINCT strings, NULL)|
+----------------------------------+
| abc|
+----------------------------------+

Exemplo 2 : Usando a função string_agg_distinct com um delimitador.

Python
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([('a',), ('b',), (None,), ('c',), ('b',)], ['strings'])
df.select(sf.string_agg_distinct('strings', ', ')).show()
Output
+--------------------------------+
|string_agg(DISTINCT strings, , )|
+--------------------------------+
| a, b, c|
+--------------------------------+

Exemplo 3 : Usando a função string_agg_distinct com uma coluna binária e um delimitador.

Python
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([(b'\x01',), (b'\x02',), (None,), (b'\x03',), (b'\x02',)],
['bytes'])
df.select(sf.string_agg_distinct('bytes', b'\x42')).show()
Output
+---------------------------------+
|string_agg(DISTINCT bytes, X'42')|
+---------------------------------+
| [01 42 02 42 03]|
+---------------------------------+

Exemplo 4 : Usando a função string_agg_distinct em uma coluna com todos os valores None.

Python
import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType
schema = StructType([StructField("strings", StringType(), True)])
df = spark.createDataFrame([(None,), (None,), (None,), (None,)], schema=schema)
df.select(sf.string_agg_distinct('strings')).show()
Output
+----------------------------------+
|string_agg(DISTINCT strings, NULL)|
+----------------------------------+
| NULL|
+----------------------------------+