sort_array

Giriş dizisini, dizi öğelerinin doğal düzenine göre artan veya azalan düzende sıralar. Null öğeler, döndürülen dizinin başına artan düzende veya döndürülen dizinin sonuna azalan sırada yerleştirilir.

Sözdizimi

from pyspark.sql import functions as sf

sf.sort_array(col, asc=True)

Parametreler

Parametre Türü Description
col pyspark.sql.Column veya str Sütun veya ifadenin adı.
asc bool, isteğe bağlı Artan veya azalan düzende sıralama. Asc True (varsayılan) ise sıralama artan düzendedir. False ise, azalan sırada.

İade

pyspark.sql.Column: Sıralanmış dizi.

Örnekler

Örnek 1: Bir diziyi artan düzende sıralama

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, None, 3],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
|       [NULL, 1, 2, 3]|
+----------------------+

Örnek 2: Bir diziyi azalan düzende sıralama

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, None, 3],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data, asc=False)).show()
+-----------------------+
|sort_array(data, false)|
+-----------------------+
|        [3, 2, 1, NULL]|
+-----------------------+

Örnek 3: Bir diziyi tek bir öğeyle sıralama

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
|                   [1]|
+----------------------+

Örnek 4: Boş bir diziyi sıralama

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=schema)
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
|                    []|
+----------------------+

Örnek 5: Bir diziyi null değerlerle sıralama

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, None, None],)], schema=schema)
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
|    [NULL, NULL, NULL]|
+----------------------+