array_agg

重複するオブジェクトの一覧を返します。

構文

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_agg(col)

パラメーター

返品ポリシー

pyspark.sql.Column: 重複するオブジェクトの一覧。

例示

例 1: int 列で array_agg 関数を使用する

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([[1],[1],[2]], ["c"])
df.agg(sf.sort_array(sf.array_agg('c')).alias('sorted_list')).show()

+-----------+
|sorted_list|
+-----------+
|  [1, 1, 2]|
+-----------+

例 2: 文字列列array_agg関数を使用する

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([["apple"],["apple"],["banana"]], ["c"])
df.agg(sf.sort_array(sf.array_agg('c')).alias('sorted_list')).show(truncate=False)

+----------------------+
|sorted_list           |
+----------------------+
|[apple, apple, banana]|
+----------------------+

例 3: null 値を持つ列array_agg関数を使用する

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([[1],[None],[2]], ["c"])
df.agg(sf.sort_array(sf.array_agg('c')).alias('sorted_list')).show()

+-----------+
|sorted_list|
+-----------+
|     [1, 2]|
+-----------+

例 4: 異なるデータ型の列で array_agg 関数を使用する

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([[1],["apple"],[2]], ["c"])
df.agg(sf.sort_array(sf.array_agg('c')).alias('sorted_list')).show()

+-------------+
|  sorted_list|
+-------------+
|[1, 2, apple]|
+-------------+