PySpark：对结构体数组进行排序

在本文中，我们将介绍如何使用PySpark对结构体数组进行排序。PySpark是一个开源的分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。结构体数组是一种复杂的数据类型，包含多个字段。排序结构体数组可以按照其中的某个字段进行排序，以便进一步的分析和处理。

阅读更多：PySpark 教程

创建示例数据

首先，让我们创建一个示例数据集，其中包含多个结构体数组。可以使用createDataFrame方法创建一个DataFrame，然后使用struct函数创建一个结构体数组列。以下是创建示例数据的代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, struct

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [
    ("John", 25, 70),
    ("Alice", 30, 65),
    ("Bob", 20, 80)
]

# 将数据转换为DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "score"])

# 创建结构体数组列
df = df.withColumn("info", struct(col("age"), col("score")))
df.show()

执行上述代码后，我们将得到一个包含结构体数组列的DataFrame。输出结果如下：

+-----+---+-----+-------+
| name|age|score|   info|
+-----+---+-----+-------+
| John| 25|   70|[25,70]|
|Alice| 30|   65|[30,65]|
|  Bob| 20|   80|[20,80]|
+-----+---+-----+-------+

按字段排序结构体数组

要对结构体数组进行排序，我们可以使用orderBy方法，并指定要排序的字段。以下是对结构体数组按照年龄进行升序排序的示例代码：

# 按照年龄升序排序结构体数组
df = df.orderBy(col("info.age"))
df.show()

执行上述代码后，我们将得到按照年龄升序排序的结果。输出结果如下：

+-----+---+-----+-------+
| name|age|score|   info|
+-----+---+-----+-------+
|  Bob| 20|   80|[20,80]|
| John| 25|   70|[25,70]|
|Alice| 30|   65|[30,65]|
+-----+---+-----+-------+

我们也可以指定降序排序，只需在字段名称后面加上desc()。以下是对结构体数组按照分数进行降序排序的示例代码：

# 按照分数降序排序结构体数组
df = df.orderBy(col("info.score").desc())
df.show()

执行上述代码后，我们将得到按照分数降序排序的结果。输出结果如下：

+-----+---+-----+-------+
| name|age|score|   info|
+-----+---+-----+-------+
|  Bob| 20|   80|[20,80]|
| John| 25|   70|[25,70]|
|Alice| 30|   65|[30,65]|
+-----+---+-----+-------+