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Python pyspark transform_keys用法及代码示例


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

用法:

pyspark.sql.functions.transform_keys(col, f)

将函数应用于映射中的每个键值对,并返回一个映射,其中包含这些应用程序的结果作为对的新键。

版本 3.1.0 中的新函数。

参数

col Column 或 str

列或表达式的名称

f函数

二进制函数 (k: Column, v: Column) -> Column... 可以使用 Column 的方法,在 pyspark.sql.functions 和 Scala 中定义的函数 UserDefinedFunctions 。不支持 Python UserDefinedFunctions (SPARK-27052)。

返回

Column

例子

>>> df = spark.createDataFrame([(1, {"foo": -2.0, "bar": 2.0})], ("id", "data"))
>>> df.select(transform_keys(
...     "data", lambda k, _: upper(k)).alias("data_upper")
... ).show(truncate=False)
+-------------------------+
|data_upper               |
+-------------------------+
|{BAR -> 2.0, FOO -> -2.0}|
+-------------------------+

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.transform_keys。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。