在pyspark中使用过滤条件求和

，可以通过以下步骤实现：

首先，导入必要的模块：

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

创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("FilterSum").getOrCreate()

读取数据源并创建一个DataFrame对象：

data = [("Alice", 25, 100),
        ("Bob", 30, 200),
        ("Charlie", 35, 300),
        ("Dave", 40, 400),
        ("Eve", 45, 500)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Salary"])

使用过滤条件筛选需要的数据：

filtered_df = df.filter(col("Age") > 30)

对筛选后的数据进行求和操作：

sum_result = filtered_df.agg({"Salary": "sum"}).collect()[0][0]

打印求和结果：

print("Sum of Salary: ", sum_result)

完整代码如下：

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

spark = SparkSession.builder.appName("FilterSum").getOrCreate()

data = [("Alice", 25, 100),
        ("Bob", 30, 200),
        ("Charlie", 35, 300),
        ("Dave", 40, 400),
        ("Eve", 45, 500)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Salary"])

filtered_df = df.filter(col("Age") > 30)

sum_result = filtered_df.agg({"Salary": "sum"}).collect()[0][0]

print("Sum of Salary: ", sum_result)

在这个例子中，我们创建了一个包含姓名、年龄和薪水的DataFrame。然后，使用过滤条件筛选年龄大于30的记录。最后，对筛选后的数据的薪水列进行求和操作，并打印结果。

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