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Retourne un tableau contenant l’élément donné comme premier élément et le reste des éléments du tableau d’origine.
Ajouté dans Databricks Runtime 13.1
Syntaxe
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_prepend(col, value)
Paramètres
| Paramètre | Type | Descriptif |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column ou str |
Nom de colonne contenant le tableau |
value |
N'importe lequel | Valeur littérale ou expression column. |
Retours
pyspark.sql.Column: tableau avec la valeur donnée précédée.
Examples
Exemple 1 : Préincédence d’une valeur de colonne dans une colonne de tableau
from pyspark.sql import Row, functions as sf
df = spark.createDataFrame([Row(c1=["b", "a", "c"], c2="c")])
df.select(sf.array_prepend(df.c1, df.c2)).show()
+---------------------+
|array_prepend(c1, c2)|
+---------------------+
| [c, b, a, c]|
+---------------------+
Exemple 2 : Préintération d’une valeur numérique dans une colonne de tableau
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_prepend(df.data, 4)).show()
+----------------------+
|array_prepend(data, 4)|
+----------------------+
| [4, 1, 2, 3]|
+----------------------+
Exemple 3 : Prédéfini d’une valeur Null dans une colonne de tableau
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_prepend(df.data, None)).show()
+-------------------------+
|array_prepend(data, NULL)|
+-------------------------+
| [NULL, 1, 2, 3]|
+-------------------------+
Exemple 4 : Prédéfiniment d’une valeur dans une colonne de tableau NULL
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType, StructType, StructField
schema = StructType([
StructField("data", ArrayType(IntegerType()), True)
])
df = spark.createDataFrame([(None,)], schema=schema)
df.select(sf.array_prepend(df.data, 4)).show()
+----------------------+
|array_prepend(data, 4)|
+----------------------+
| NULL|
+----------------------+
Exemple 5 : Préincédence d’une valeur dans un tableau vide
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType, StructType, StructField
schema = StructType([
StructField("data", ArrayType(IntegerType()), True)
])
df = spark.createDataFrame([([],)], schema=schema)
df.select(sf.array_prepend(df.data, 1)).show()
+----------------------+
|array_prepend(data, 1)|
+----------------------+
| [1]|
+----------------------+