Skip to content

zip_with(left, right, f)

Описание

Функция zip_with() объединяет два массива с помощью указанной функции, применяя её к соответствующим элементам массивов.

Параметры

  • left: Column - первый массив
  • right: Column - второй массив
  • f: Column - функция, которая принимает два аргумента и возвращает результат

Возвращаемое значение

Column - новый массив, полученный в результате применения функции к соответствующим элементам

Пример использования

from pyspark.sql.functions import zip_with, array, col, expr
from pyspark.sql import SparkSession

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

# Создаем DataFrame с массивами
data = [
    ([1, 2, 3], [4, 5, 6]),
    ([10, 20], [30, 40])
]
df = spark.createDataFrame(data, ["arr1", "arr2"])

# Объединяем массивы с помощью различных функций
result = df.withColumn(
    "sum",
    zip_with("arr1", "arr2", expr("(x, y) -> x + y"))
).withColumn(
    "concat",
    zip_with("arr1", "arr2", expr("(x, y) -> concat(x, y)"))
)
result.show(truncate=False)

# Результат:
# +---------+---------+------------+----------------+
# |arr1     |arr2     |sum         |concat          |
# +---------+---------+------------+----------------+
# |[1, 2, 3]|[4, 5, 6]|[5, 7, 9]   |[14, 25, 36]   |
# |[10, 20] |[30, 40] |[40, 60]    |[1030, 2040]   |
# +---------+---------+------------+----------------+

Примечания

  • Возвращает NULL, если любой из массивов NULL
  • Если массивы разной длины, результат будет иметь длину меньшего массива
  • Полезно для:
  • Поэлементных операций над массивами
  • Объединения данных из разных массивов
  • Создания новых массивов на основе существующих
  • Связанные функции:
  • array_zip() - объединение массивов в массив кортежей
  • transform() - применение функции к элементам массива

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