PyODPS支持的集合类型有List和Dict。这两个类型都可以使用下标获取集合中的某个项目。 len 方法用于获得集合的大小。

同时，两种集合均有 explode 方法，用于展开集合中的内容。对于List， explode 默认返回一列，当传入参数 pos 时， 将返回两列，其中一列为值在数组中的编号（类似Python的 enumerate 函数）。对于Dict， explode 会返回两列， 分别表示keys及values。 explode 中也可以传入列名，作为最后生成的列。

示例如下。

>>> df
   id         a                            b
0   1  [a1, b1]  {'a2': 0, 'b2': 1, 'c2': 2}
1   2      [c1]           {'d2': 3, 'e2': 4}
>>> df[df.id, df.a[0], df.b['b2']]
   id   a    b
0   1  a1    1
1   2  c1  NaN
>>> df[df.id, df.a.len(), df.b.len()]
   id  a  b
0   1  2  3
1   2  1  2
>>> df.a.explode()
0  a1
1  b1
2  c1
>>> df.a.explode(pos=True)
   a_pos   a
0      0  a1
1      1  b1
2      0  c1
>>> # 指定列名。
>>> df.a.explode(['pos', 'value'], pos=True)
   pos value
0    0    a1
1    1    b1
2    0    c1
>>> df.b.explode()
  b_key  b_value
0    a2        0
1    b2        1
2    c2        2
3    d2        3
4    e2        4
>>> # 指定列名。
>>> df.b.explode(['key', 'value'])
  key  value
0  a2      0
1  b2      1
2  c2      2
3  d2      3
4  e2      4

explode 也可以和 并列多行输出 结合，以将原有列和 explode 的结果相结合，示例如下。

>>> df[df.id, df.a.explode()]
   id   a
0   1  a1
1   1  b1
2   2  c1
>>> df[df.id, df.a.explode(), df.b.explode()]
   id   a b_key  b_value
0   1  a1    a2        0
1   1  a1    b2        1
2   1  a1    c2        2
3   1  b1    a2        0
4   1  b1    b2        1
5   1  b1    c2        2
6   2  c1    d2        3
7   2  c1    e2        4

>>> iris.sepallength.isin([4.9, 5.1]).rename('sepallength').head(5)
   sepallength
0         True
1         True
2        False
3        False
4        False

>>> iris.sepallength.cut(range(6), labels=['0-1', '1-2', '2-3', '3-4', '4-5']).rename('sepallength_cut').head(5)
   sepallength_cut
0             None
1              4-5
2              4-5
3              4-5
4              4-5

>>> labels = ['0-1', '1-2', '2-3', '3-4', '4-5', '5-']
>>> iris.sepallength.cut(range(6), labels=labels, include_over=True).rename('sepallength_cut').head(5)
   sepallength_cut
0               5-
1              4-5
2              4-5
3              4-5
4              4-5

>>> from odps.df import func
>>> iris[iris.name, func.rand(rtype='float').rename('rand')][:4]
>>> iris[iris.name, func.rand(10, rtype='float').rename('rand')][:4]
>>> # 调用ODPS上定义的UDF，列名无法确定时需要手动指定。
>>> iris[iris.name, func.your_udf(iris.sepalwidth, iris.sepallength, rtype='float').rename('new_col')]
>>> # 从其它Project调用UDF，也可通过name参数指定列名。
>>> iris[iris.name, func.your_udf(iris.sepalwidth, iris.sepallength, rtype='float', project='udf_project', name='new_col')]