Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Diziden null değerleri kaldırır.
Sözdizimi
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_compact(col)
Parametreler
| Parametre | Türü | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column veya str |
Sütun veya ifadenin adı |
İade
pyspark.sql.Column: Giriş sütunundaki null değerleri dışlayan bir dizi olan yeni sütun.
Örnekler
Örnek 1: Basit bir diziden null değerleri kaldırma
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, None, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()
+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
| [1, 2, 3]|
+-------------------+
Örnek 2: Birden çok diziden null değerleri kaldırma
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, None, 2, 3],), ([4, 5, None, 4],)], ['data'])
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()
+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
| [1, 2, 3]|
| [4, 5, 4]|
+-------------------+
Örnek 3: Tüm null değerlerle bir diziden null değerleri kaldırma
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType, StructField, StructType schema = StructType([StructField("data", ArrayType(StringType()), True)])
df = spark.createDataFrame([([None, None, None],)], schema)
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()
+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
| []|
+-------------------+
Örnek 4: Null değer içermeyen bir diziden null değerleri kaldırma
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3],)], ['data'])
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()
+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
| [1, 2, 3]|
+-------------------+
Örnek 5: Boş bir diziden null değerleri kaldırma
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType, StructField, StructType
schema = StructType([
StructField("data", ArrayType(StringType()), True)
])
df = spark.createDataFrame([([],)], schema)
df.select(sf.array_compact(df.data)).show()
+-------------------+
|array_compact(data)|
+-------------------+
| []|
+-------------------+