注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。

この期待値は、pyspark.sqlからtypesをインポートすることを必要とします(例:as T)。

Lightweight トランスフォームにおけるスキーマの期待値は、代わりに Polars データタイプ ↗を必要とします:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 # transformsというライブラリからexpectationsをEとしてインポートします from transforms import expectations as E # polarsというライブラリをplとしてインポートします import polars as pl # E.schema()メソッドを使って、スキーマが特定の要素を含んでいるかを確認します # ここでは、'name'が文字列型、'int_list'が整数型のリストであることを確認しています E.schema().contains( { 'name': pl.String(), 'int_list': pl.List(pl.Int32) } )

条件付き

条件付き期待値は3つの期待値を取り、以下を確認します:

  1. when-期待値を通過する行もthen-期待値を通過します
  2. when-期待値に失敗する行は、otherwise-期待値を通過します