Python pyspark element_at用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.sql.functions.element_at 的用法。

用法: pyspark.sql.functions.element_at(col, extraction)

集合函数：如果 col 是数组，则返回提取中给定索引处的数组元素。如果 col 是 map，则返回提取中给定键的值。

2.4.0 版中的新函数。

参数：

col： Column 或 str: 包含数组或映射的列的名称
extraction :：: 在数组中检查的索引或在Map中检查的键

注意：

该位置不是基于零的，而是基于 1 的索引。

例子：

>>> df = spark.createDataFrame([(["a", "b", "c"],), ([],)], ['data'])
>>> df.select(element_at(df.data, 1)).collect()
[Row(element_at(data, 1)='a'), Row(element_at(data, 1)=None)]

>>> df = spark.createDataFrame([({"a": 1.0, "b": 2.0},), ({},)], ['data'])
>>> df.select(element_at(df.data, lit("a"))).collect()
[Row(element_at(data, a)=1.0), Row(element_at(data, a)=None)]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.sql.functions.element_at。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。