array_prepend

指定された要素を最初の要素として含む配列と、元の配列の残りの要素を返します。

構文

from pyspark.sql import functions as sf

sf.array_prepend(col, value)

パラメーター

返品ポリシー

pyspark.sql.Column: 指定した値の先頭に配列を指定します。

例示

例 1: 列の値を配列列の前に置く

from pyspark.sql import Row, functions as sf
df = spark.createDataFrame([Row(c1=["b", "a", "c"], c2="c")])
df.select(sf.array_prepend(df.c1, df.c2)).show()

+---------------------+
|array_prepend(c1, c2)|
+---------------------+
|         [c, b, a, c]|
+---------------------+

例 2: 数値を配列列にプリペンドする

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

+----------------------+
|array_prepend(data, 4)|
+----------------------+
|          [4, 1, 2, 3]|
+----------------------+

例 3: 配列列に null 値を事前に設定する

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

+-------------------------+
|array_prepend(data, NULL)|
+-------------------------+
|          [NULL, 1, 2, 3]|
+-------------------------+

例 4: NULL 配列列への値のプリペンド

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,)], schema=schema)
df.select(sf.array_prepend(df.data, 4)).show()

+----------------------+
|array_prepend(data, 4)|
+----------------------+
|                  NULL|
+----------------------+

例 5: 空の配列に値をプリペンドする

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_prepend(df.data, 1)).show()

+----------------------+
|array_prepend(data, 1)|
+----------------------+
|                   [1]|
+----------------------+