array_contains 检查数组是否包含 df = spark.createDataFrame([(["a", "b", "c"],), ([],)], ['data'])df.show()---+| data|+---+|[a, b, c]|| []|+---+# 检查数组类型data列 中是否包含'a'df.select(fs.array_contains(df.data,'a')).show()+---+|array_contains(data, ...
size("tasks").alias("size"), # 数组大小 sort_array("tasks").alias("sorted_tasks"), # 对数组排序 array_contains("tasks", "去烫头").alias("是否去烫头") # 是否包含 ) \ .show(truncate=False) 执行以上代码,输出结果如下: +---+---+---+---+ |day |size|sorted_tasks | 是否去烫...
问使用条件.\ where(array_contains())过滤pyspark中的不相等值ENcreate table t1(id int, feild int...
3.countDistinct,计算某列的唯一类别计数 4.array,将队列合并成一列 5.提取数组中的数据,并将数组中的每一维都展开为一列 6.计算数组的长度 7.array_contains,为集合函数,返回数组列中是否包含查找值 8.size,为集合函数,返回数组列的长度 9.sort_array,集合函数,对数据列进行排序 10.asc,desc,排序函数 11....
4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 集合函数:如果数组包含给定值,则返回True。 收集元素和值必须是相同的类型。 5.pyspark.sql.functions.ascii(col) 计算字符串列的第一个字符的数值。 6.pyspark.sql.functions.avg(col) 聚合函数:返回组中的值的平均值。
4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 5.pyspark.sql.functions.ascii(col) 6.pyspark.sql.functions.avg(col) 7.pyspark.sql.functions.cbrt(col) 9.pyspark.sql.functions.coalesce(*cols) 10.pyspark.sql.functions.col(col) 11.pyspark.sql.functions.collect_list(col) 12.pyspark.sql.funct...
4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 集合函数:如果数组包含给定值,则返回True。 收集元素和值必须是相同的类型。 5.pyspark.sql.functions.ascii(col) 计算字符串列的第一个字符的数值。 6.pyspark.sql.functions.avg(col) 聚合函数:返回组中的值的平均值。 7.pyspark.sql.functions.cbrt(col...
15.class pyspark.sql.types.ArrayType(elementType, containsNull=True) 数组数据类型。 参数:● elementType– 数组中每个元素的DataType。 ●containsNull– 布尔值,数组是否可以包含null(None)值。 16.class pyspark.sql.types.MapType(keyType, valueType, valueContainsNull=True) ...
# second filter is to compare 'a' with array_column - i tried using F.array_contains (F.array_contains(F.col('array_column'), F.lit(a))) ) some_x_filter也在以类似的方式工作 some_x_filter正在比较字符串列数组中的字符串值。
class PanderaSchema(DataFrameModel): """Test schema""" id: T.IntegerType() = Field(gt=5) product_name: T.StringType() = Field(str_startswith="B") price: T.DecimalType(20, 5) = Field() description: T.ArrayType(T.StringType()) = Field() meta: T.MapType(...