Skip to content

arrays_zip(*cols)

Описание

Функция arrays_zip() возвращает объединенный массив структур, в котором N-я структура содержит все N-е значения входных массивов. Если массивы имеют разную длину, то для более коротких массивов используются NULL значения.

Параметры

  • *cols: Column - массивы для объединения

Возвращаемое значение

Array - массив структур, где каждая структура содержит элементы из соответствующих позиций входных массивов

Пример использования

from pyspark.sql.functions import arrays_zip, array, lit

# Создаем DataFrame с массивами
df = spark.createDataFrame([
    ([1, 2, 3], ["a", "b", "c"], [10, 20, 30]),
    ([4, 5], ["d", "e"], [40, 50, 60]),
    (None, ["x", "y"], [100, 200])
], ["numbers", "letters", "values"])

# Объединяем массивы
df.select(
    "numbers",
    "letters",
    "values",
    arrays_zip("numbers", "letters", "values").alias("zipped")
).show(truncate=False)

# Результат:
# +---------+---------+---------+--------------------------------+
# |numbers  |letters  |values   |zipped                          |
# +---------+---------+---------+--------------------------------+
# |[1, 2, 3]|[a, b, c]|[10, 20, 30]|[{numbers=1, letters=a, values=10}, {numbers=2, letters=b, values=20}, {numbers=3, letters=c, values=30}]|
# |[4, 5]   |[d, e]   |[40, 50, 60]|[{numbers=4, letters=d, values=40}, {numbers=5, letters=e, values=50}, {numbers=null, letters=null, values=60}]|
# |null     |[x, y]   |[100, 200]  |[{numbers=null, letters=x, values=100}, {numbers=null, letters=y, values=200}]|
# +---------+---------+---------+--------------------------------+

# Пример с двумя массивами
df = spark.createDataFrame([
    (["apple", "banana"], [1, 2]),
    (["orange"], [3, 4, 5])
], ["fruits", "counts"])

df.select(
    "fruits",
    "counts",
    arrays_zip("fruits", "counts").alias("fruit_counts")
).show(truncate=False)

Примечания

  • Если один из массивов NULL, соответствующие значения в структурах будут NULL
  • Если массивы имеют разную длину, для более коротких массивов используются NULL значения
  • Для создания массива используйте array()
  • Для объединения массивов используйте array_union()
  • Для нахождения пересечения массивов используйте array_intersect()
  • Для удаления дубликатов из массива используйте array_distinct()

XML функции

aggregate functions

array functions pyspark

basic functions

bitmap functions

bitwise functions

call functions

comparison functions

conditional functions

conversion functions

csv functions

datetime functions pyspark

encryption functions

expression functions

hash functions

java functions

json functions

map functions

mathematical functions pyspark

normal functions

null functions

sketch functions

sort functions

string functions pyspark

struct functions

system functions

type functions

window functions

xml functions

агрегатные функции

битовые операции

оконные функции

операторы сравнения

предикатные функции

системные функции

условные функции

функции для работы с битовыми картами

функции преобразования типов

функции шифрования