Ordre de traitement lors du chaînage dans PySpark

Quand j'écrivais du code pour enchaîner when dans PySpark

"Est-ce que ceci a priorité sur le" quand "précédemment écrit, tout comme SQL?" "Parce qu'il s'agit d'une chaîne de méthodes, sera-t-elle écrasée par le" quand "écrit après?"

J'étais inquiet, alors j'ai en fait écrit le code de vérification et l'ai examiné.

Données factices

df = spark.createDataFrame([(1,),(2,),(3,)], schema=('val',))
display(df)

val
1
2
3

Pour Spark SQL

#Inscrivez-vous en tant que table temporaire à toucher depuis Spark SQL
df.registerTempTable('tmp')

SELECT
  val,
  CASE
    WHEN val <= 1 THEN 'label_1'
    WHEN val <= 2 THEN 'label_2'
    ELSE 'label_3'
  END AS label
FROM tmp

val	label
1	label_1
2	label_2
3	label_3

Dans le cas de SQL, bien sûr, la condition de «WHEN» écrite plus tôt est prioritaire.

Pour PySpark

from pyspark.sql import functions as F

df_label = df.withColumn('label',
    F.when(F.col('val') <= 1, 'label_1')
     .when(F.col('val') <= 2, 'label_2')
     .otherwise('label_3')
)
display(df_label)

val	label
1	label_1
2	label_2
3	label_3

Même lorsque «when» est enchaîné dans PySpark, il semble que la condition de «when» écrite plus tôt soit prioritaire comme dans Spark SQL.