Skip to content

map_from_entries(array)

Описание

Функция map_from_entries() создает карту из массива структур, где каждая структура содержит поля key и value.

Параметры

  • array: Array - массив структур с полями key и value

Возвращаемое значение

Map - карта, созданная из массива записей

Пример использования

from pyspark.sql.functions import map_from_entries, struct, lit

# Создаем DataFrame с массивами записей
df = spark.createDataFrame([
    ([{"key": "name", "value": "John"}, {"key": "age", "value": 30}, {"key": "salary", "value": 50000}],),
    ([{"key": "id", "value": 1}, {"key": "name", "value": "Alice"}, {"key": "value", "value": 100}],),
    ([{"key": "date", "value": "2023-01-01"}, {"key": "amount", "value": 100.5}, {"key": "category", "value": "expense"}],),
    (None,)
], ["entries"])

# Создаем карту из записей
df.select(
    "entries",
    map_from_entries("entries").alias("map_data")
).show(truncate=False)

# Результат:
# +----------------------------------------------------------------+------------------------------------------+
# |entries                                                         |map_data                                  |
# +----------------------------------------------------------------+------------------------------------------+
# |[{key -> name, value -> John}, {key -> age, value -> 30}, {key -> salary, value -> 50000}]|{name -> John, age -> 30, salary -> 50000}|
# |[{key -> id, value -> 1}, {key -> name, value -> Alice}, {key -> value, value -> 100}]    |{id -> 1, name -> Alice, value -> 100}    |
# |[{key -> date, value -> 2023-01-01}, {key -> amount, value -> 100.5}, {key -> category, value -> expense}]|{date -> 2023-01-01, amount -> 100.5, category -> expense}|
# |null                                                           |null                                      |
# +----------------------------------------------------------------+------------------------------------------+

# Пример с разными типами данных
df = spark.createDataFrame([
    ([{"key": "a", "value": 1}, {"key": "b", "value": 2}, {"key": "c", "value": 3}],),
    ([{"key": "x", "value": 10.5}, {"key": "y", "value": 20.0}, {"key": "z", "value": 30.75}],)
], ["entries"])

df.select(
    "entries",
    map_from_entries("entries").alias("map_data")
).show(truncate=False)

Примечания

  • Если массив NULL, возвращается NULL
  • Если структура не содержит полей key и value, возникает ошибка
  • Для получения записей карты используйте map_entries()
  • Для создания карты из массивов ключей и значений используйте map_from_arrays()
  • Для проверки наличия ключа используйте map_contains_key()

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