array_min

Restituisce il valore minimo della matrice.

Sintassi

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_min(col)

Parametri

Restituzioni

pyspark.sql.Column: nuova colonna contenente il valore minimo di ogni matrice.

Esempi

Esempio 1: Utilizzo di base con matrice integer

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, 3],), ([None, 10, -1],)], ['data'])
df.select(sf.array_min(df.data)).show()

+---------------+
|array_min(data)|
+---------------+
|              1|
|             -1|
+---------------+

Esempio 2: Utilizzo con matrice di stringhe

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 'banana', 'cherry'],)], ['data'])
df.select(sf.array_min(df.data)).show()

+---------------+
|array_min(data)|
+---------------+
|          apple|
+---------------+

Esempio 3: Utilizzo con matrice di tipi misti

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 1, 'cherry'],)], ['data'])
df.select(sf.array_min(df.data)).show()

+---------------+
|array_min(data)|
+---------------+
|              1|
+---------------+

Esempio 4: Utilizzo con matrice di matrici

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([[2, 1], [3, 4]],)], ['data'])
df.select(sf.array_min(df.data)).show()

+---------------+
|array_min(data)|
+---------------+
|         [2, 1]|
+---------------+

Esempio 5: Utilizzo con matrice vuota

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([([],)], schema=schema)
df.select(sf.array_min(df.data)).show()

+---------------+
|array_min(data)|
+---------------+
|           NULL|
+---------------+