Skip to content

stack(n, expr1, ..., exprN)

Описание

Функция stack() разделяет строку на несколько строк, используя указанные выражения.

Параметры

  • n: Integer - количество строк для создания
  • expr1, ..., exprN: Column - выражения для каждой строки

Возвращаемое значение

Array[Row] - массив строк с результатами выражений

Пример использования

from pyspark.sql.functions import stack, lit
from pyspark.sql import SparkSession

# Создаем SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("stack_example").getOrCreate()

# Создаем DataFrame с данными
data = [("John", 25), ("Alice", 30)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

# Разделяем каждую строку на две строки с разными значениями
result = df.select(
    stack(2, 
          lit("Name"), col("name"),
          lit("Age"), col("age")
    ).alias("stacked")
).show()

# Результат:
# +--------+
# |stacked |
# +--------+
# |[Name, John]|
# |[Age, 25]   |
# |[Name, Alice]|
# |[Age, 30]   |
# +--------+

Примечания

  • Количество выражений должно быть кратно n
  • NULL значения обрабатываются как есть
  • Для работы с массивами используйте array()
  • Для объединения массивов используйте array_union()

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