st_スケール

備考

プレビュー

指定された係数を使用して、入力ジオメトリを X、Y、Z (オプション) 方向に拡大縮小します。

対応する Databricks SQL 関数については、 st_scale関数を参照してください。

構文

Python
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf

dbf.st_scale(col1=<col1>, col2=<col2>, col3=<col3>, col4=<col4>)

パラメーター

パラメーター	Type	説明
`col1`	`pyspark.sql.Column` または `str`	ジオメトリ値。
`col2`	`pyspark.sql.Column` またはフロート	X スケーリング係数を表す DOUBLE 値。
`col3`	`pyspark.sql.Column` またはフロート	Y スケーリング係数を表す DOUBLE 値。
`col4`	`pyspark.sql.Column` または浮動小数点数（オプション）	Zスケール係数を表すDOUBLE値（オプション）。デフォルトは1です。

例

Python
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('MULTIPOINT ZM (1 2 3 -4,5 6 7 -8,EMPTY)',)], ['wkt'])
df.select(dbf.st_asewkt(dbf.st_scale(dbf.st_geomfromtext('wkt', 4326), 10.0, 20.0)).alias('result')).collect()

Output
[Row(result='SRID=4326;MULTIPOINT ZM ((10 40 3 -4),(50 120 7 -8),EMPTY)')]

Python
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('MULTIPOINT ZM (1 2 3 -4,5 6 7 -8,EMPTY)',)], ['wkt'])
df.select(dbf.st_asewkt(dbf.st_scale(dbf.st_geomfromtext('wkt', 4326), 10.0, 20.0, 3.0)).alias('result')).collect()

Output
[Row(result='SRID=4326;MULTIPOINT ZM ((10 40 9 -4),(50 120 21 -8),EMPTY)')]

構文​

パラメーター​

例​

構文

パラメーター

例