array_repeat

Bir sütunun birden fazla kez yinelendiği bir dizi oluşturur.

Sözdizimi

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_repeat(col, count)

Parametreler

Parametre Türü Description
col pyspark.sql.Column veya str Yinelenecek öğeyi temsil eden sütunun veya ifadenin adı.
count pyspark.sql.Column, str veya int Sütunun, ifadenin veya öğenin yinelenme sayısını temsil eden bir tamsayının adı.

İade

pyspark.sql.Column: Yinelenen öğeler dizisi içeren yeni bir sütun.

Örnekler

Örnek 1: Dize ile kullanım

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([('ab',)], ['data'])
df.select(sf.array_repeat(df.data, 3)).show()
+---------------------+
|array_repeat(data, 3)|
+---------------------+
|         [ab, ab, ab]|
+---------------------+

Örnek 2: Tamsayı ile kullanım

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(3,)], ['data'])
df.select(sf.array_repeat(df.data, 2)).show()
+---------------------+
|array_repeat(data, 2)|
+---------------------+
|               [3, 3]|
+---------------------+

Örnek 3: Dizi ile kullanım

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 'banana'],)], ['data'])
df.select(sf.array_repeat(df.data, 2)).show(truncate=False)
+----------------------------------+
|array_repeat(data, 2)             |
+----------------------------------+
|[[apple, banana], [apple, banana]]|
+----------------------------------+

Örnek 4: Null ile kullanım

from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import IntegerType, StructType, StructField
schema = StructType([
  StructField("data", IntegerType(), True)
])
df = spark.createDataFrame([(None, )], schema=schema)
df.select(sf.array_repeat(df.data, 3)).show()
+---------------------+
|array_repeat(data, 3)|
+---------------------+
|   [NULL, NULL, NULL]|
+---------------------+