如何使用where子句从一个pyspark dataframe获取值

在使用pyspark dataframe时，可以使用where子句来从数据框中获取特定的值。where子句用于筛选满足特定条件的行。

下面是使用where子句从一个pyspark dataframe获取值的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

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

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 读取数据并创建数据框：

data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

1. 使用where子句筛选数据：

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

在上述代码中，我们使用了col函数来引用数据框中的列，并使用where子句筛选出年龄大于30的行。筛选后的结果存储在filtered_df数据框中。

1. 查看筛选结果：

filtered_df.show()

这将打印出满足条件的行。

使用where子句从pyspark dataframe获取值的优势是可以根据特定的条件灵活地筛选数据，以满足不同的需求。

应用场景：

• 数据筛选：根据特定的条件从数据框中筛选出满足要求的数据。
• 数据过滤：根据特定的条件从数据框中过滤掉不需要的数据。
• 数据子集选择：根据特定的条件选择数据框的子集。

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