如何在pyspark dataframe中编写带有"not in“的sql嵌套查询？

在Pyspark DataFrame中编写带有"not in"的SQL嵌套查询，可以使用join和filter操作来实现。

首先，我们需要创建两个DataFrame，一个是主查询的DataFrame，另一个是嵌套查询的DataFrame。然后，我们可以使用join操作将两个DataFrame连接起来，并使用filter操作来排除满足嵌套查询条件的行。

下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建主查询的DataFrame
main_df = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C'), (4, 'D')], ['id', 'name'])

# 创建嵌套查询的DataFrame
nested_df = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B')], ['id', 'name'])

# 使用join和filter操作进行嵌套查询
result_df = main_df.join(nested_df, on=['id', 'name'], how='left_anti')

# 显示结果
result_df.show()

在上面的代码中，我们首先创建了两个DataFrame：main_df和nested_df。然后，我们使用join操作将两个DataFrame连接起来，使用on参数指定连接的列，并使用how='left_anti'参数表示只保留主查询DataFrame中不满足嵌套查询条件的行。最后，我们使用show方法显示结果。

这样，我们就可以在Pyspark DataFrame中编写带有"not in"的SQL嵌套查询了。

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