屏蔽给定的字符串值。 这对于创建已删除敏感信息的表副本非常有用。
有关相应的 Databricks SQL 函数，请参阅 mask 函数。
Syntax
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.mask(col=<col>, upperChar=<upperChar>, lowerChar=<lowerChar>, digitChar=<digitChar>, otherChar=<otherChar>)
参数
| 参数 | 类型 | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column 或 str |
要计算的目标列。 |
upperChar |
pyspark.sql.Column 或 str, optional |
将大写字符替换为的字符。 指定 NULL 以保留原始字符。 |
lowerChar |
pyspark.sql.Column 或 str, optional |
将小写字符替换为的字符。 指定 NULL 以保留原始字符。 |
digitChar |
pyspark.sql.Column 或 str, optional |
要替换为数字字符的字符。 指定 NULL 以保留原始字符。 |
otherChar |
pyspark.sql.Column 或 str, optional |
将所有其他字符替换为的字符。 指定 NULL 以保留原始字符。 |
退货
pyspark.sql.Column：
例子
df = spark.createDataFrame([("AbCD123-@$#",), ("abcd-EFGH-8765-4321",)], ['data'])
df.select(mask(df.data).alias('r')).collect()
df.select(mask(df.data, lit('Y')).alias('r')).collect()
df.select(mask(df.data, lit('Y'), lit('y')).alias('r')).collect()
df.select(mask(df.data, lit('Y'), lit('y'), lit('d')).alias('r')).collect()
df.select(mask(df.data, lit('Y'), lit('y'), lit('d'), lit('*')).alias('r')).collect()