Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Converteert het DataFrame naar een TableArg object, dat kan worden gebruikt als een tabelargument in een TVF (Table-Valued Functie), inclusief UDTF (User-Defined Tabelfunctie).
Syntaxis
asTable()
Retouren
TableArg: Een TableArg object dat een tabelargument vertegenwoordigt.
Aantekeningen
Nadat u een TableArg van een DataFrame hebt verkregen met behulp van deze methode, kunt u partitionering en volgorde voor het tabelargument opgeven door methoden zoals partitionBy, orderByen withSinglePartition op het exemplaar aan TableArg te roepen.
Examples
from pyspark.sql.functions import udtf
@udtf(returnType="id: int, doubled: int")
class DoubleUDTF:
def eval(self, row):
yield row["id"], row["id"] * 2
df = spark.createDataFrame([(1,), (2,), (3,)], ["id"])
result = DoubleUDTF(df.asTable())
result.show()
# +---+-------+
# | id|doubled|
# +---+-------+
# | 1| 2|
# | 2| 4|
# | 3| 6|
# +---+-------+
df2 = spark.createDataFrame(
[(1, "a"), (1, "b"), (2, "c"), (2, "d")], ["key", "value"]
)
@udtf(returnType="key: int, value: string")
class ProcessUDTF:
def eval(self, row):
yield row["key"], row["value"]
result2 = ProcessUDTF(df2.asTable().partitionBy("key").orderBy("value"))
result2.show()
# +---+-----+
# |key|value|
# +---+-----+
# | 1| a|
# | 1| b|
# | 2| c|
# | 2| d|
# +---+-----+