Observação
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar entrar ou alterar diretórios.
O acesso a essa página exige autorização. Você pode tentar alterar os diretórios.
Retorna um novo DataFrame classificado pelas colunas especificadas.
Sintaxe
sort(*cols: Union[int, str, Column, List[Union[int, str, Column]]], **kwargs: Any)
Parâmetros
| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
cols |
int, str, list ou Column, opcional | lista de nomes de colunas ou colunas ou ordinais de coluna para classificar. |
ascending |
bool ou lista, opcional, true padrão | booliano ou lista de boolianos. Classificação crescente versus decrescente. Especifique a lista para vários pedidos de classificação. Se uma lista for especificada, o comprimento da lista deverá ser igual ao tamanho da cols. |
Devoluções
DataFrame: DataFrame classificado.
Observações
Um ordinal de coluna começa a partir de 1, que é diferente do baseado em __getitem__0. Se um ordinal de coluna for negativo, isso significa classificar decrescente.
Exemplos
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([
(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])
df.sort(sf.asc("age")).show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# | 2|Alice|
# | 5| Bob|
# +---+-----+
df.sort(df.age.desc()).show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# | 5| Bob|
# | 2|Alice|
# +---+-----+
df.sort("age", ascending=False).show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# | 5| Bob|
# | 2|Alice|
# +---+-----+
df = spark.createDataFrame([
(2, "Alice"), (2, "Bob"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])
df.orderBy(sf.desc("age"), "name").show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# | 5| Bob|
# | 2|Alice|
# | 2| Bob|
# +---+-----+