organizar

Retorna um novo DataFrame ordenado pelas colunas especificadas.

Sintaxe

sort(*cols: Union[int, str, Column, List[Union[int, str, Column]]], **kwargs: Any)

Parâmetros

Parâmetro	Tipo	Descrição
cols	int, str, lista ou coluna, opcional	Lista de colunas, nomes de colunas ou valores ordinais das colunas para ordenar.
ascending	booleano ou lista, opcional, default True	Valor booleano ou lista de valores booleanos. Ordenar em ordem crescente ou decrescente. Especifique a lista para várias ordens de classificação. Se uma lista for especificada, o comprimento da lista deve ser igual ao comprimento de cols.

Parâmetro	Tipo	Descrição
cols	int, str, lista ou coluna, opcional	Lista de colunas, nomes de colunas ou valores ordinais das colunas para ordenar.
ascending	booleano ou lista, opcional, default True	Valor booleano ou lista de valores booleanos. Ordenar em ordem crescente ou decrescente. Especifique a lista para várias ordens de classificação. Se uma lista for especificada, o comprimento da lista deve ser igual ao comprimento de cols.

Devoluções

DataFrame: DataFrame ordenado.

Notas

Um ordinal de coluna começa em 1, o que é diferente de __getitem__ baseado em 0. Se o valor ordinal de uma coluna for negativo, significa que a classificação é decrescente.

Exemplos

Python

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([
    (2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])

df.sort(sf.asc("age")).show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# |  2|Alice|
# |  5|  Bob|
# +---+-----+

df.sort(df.age.desc()).show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# |  5|  Bob|
# |  2|Alice|
# +---+-----+

df.sort("age", ascending=False).show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# |  5|  Bob|
# |  2|Alice|
# +---+-----+

df = spark.createDataFrame([
    (2, "Alice"), (2, "Bob"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])
df.orderBy(sf.desc("age"), "name").show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# |  5|  Bob|
# |  2|Alice|
# |  2|  Bob|
# +---+-----+