配列の最大値を返します。
構文
from pyspark.sql import functions as sf
sf.array_max(col)
パラメーター
| パラメーター | タイプ | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column または str |
列の名前、または配列を表す式。 |
返品ポリシー
pyspark.sql.Column: 各配列の最大値を含む新しい列。
例示
例 1: 整数配列での基本的な使用法
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, 3],), ([None, 10, -1],)], ['data'])
df.select(sf.array_max(df.data)).show()
+---------------+
|array_max(data)|
+---------------+
| 3|
| 10|
+---------------+
例 2: 文字列配列での使用法
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 'banana', 'cherry'],)], ['data'])
df.select(sf.array_max(df.data)).show()
+---------------+
|array_max(data)|
+---------------+
| cherry|
+---------------+
例 3: 混合型配列での使用法
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([(['apple', 1, 'cherry'],)], ['data'])
df.select(sf.array_max(df.data)).show()
+---------------+
|array_max(data)|
+---------------+
| cherry|
+---------------+
例 4: 配列の配列での使用法
from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([([[2, 1], [3, 4]],)], ['data'])
df.select(sf.array_max(df.data)).show()
+---------------+
|array_max(data)|
+---------------+
| [3, 4]|
+---------------+
例 5: 空の配列での使用法
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_max(df.data)).show()
+---------------+
|array_max(data)|
+---------------+
| NULL|
+---------------+