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call_function

SQL 関数を呼び出します。 Spark Connect をサポートします。

構文

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf

dbf.call_function(funcName=<funcName>, *cols)

パラメーター

パラメーター タイプ Description
funcName str SQL 識別子構文に続く関数名 (引用符で囲んで修飾できます)。
cols pyspark.sql.Column または str 関数で使用する列名または列。

返品ポリシー

pyspark.sql.Column: 実行された関数の結果。

例示

例 1: 整数列を使用した関数の呼び出し

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
_ = spark.udf.register("intX2", lambda i: i * 2, IntegerType())
df.select(dbf.call_function("intX2", "id")).show()
+---------+
|intX2(id)|
+---------+
|        2|
|        4|
|        6|
+---------+

例 2: 文字列列を使用して関数を呼び出す

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.types import StringType
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
_ = spark.udf.register("strX2", lambda s: s * 2, StringType())
df.select(dbf.call_function("strX2", dbf.col("name"))).show()
+-----------+
|strX2(name)|
+-----------+
|         aa|
|         bb|
|         cc|
+-----------+

例 3: 組み込み関数の呼び出し

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
df.select(dbf.call_function("avg", dbf.col("id"))).show()
+-------+
|avg(id)|
+-------+
|    2.0|
+-------+

例 4: カスタム SQL 関数の呼び出し

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
_ = spark.sql("CREATE FUNCTION custom_avg AS 'test.org.apache.spark.sql.MyDoubleAvg'")

df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
df.select(dbf.call_function("custom_avg", dbf.col("id"))).show()

+------------------------------------+
|spark_catalog.default.custom_avg(id)|
+------------------------------------+
|                               102.0|
+------------------------------------+

例 5: 完全修飾名を使用したカスタム SQL 関数の呼び出し

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"), (3, "c")],["id", "name"])
df.select(dbf.call_function("spark_catalog.default.custom_avg", dbf.col("id"))).show()
+------------------------------------+
|spark_catalog.default.custom_avg(id)|
+------------------------------------+
|                               102.0|
+------------------------------------+