如果一列是另一列的成员，如何过滤Spark dataframe

在Spark中，可以使用filter()函数来过滤DataFrame。如果一列是另一列的成员，可以使用isin()函数来进行过滤。

具体步骤如下：

导入必要的库和模块：

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

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建DataFrame：

data = [("John", "A"), ("Mike", "B"), ("Sarah", "A"), ("Emma", "C"), ("Tom", "B")]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Grade"])
df.show()

输出：

+-----+-----+
| Name|Grade|
+-----+-----+
| John|    A|
| Mike|    B|
|Sarah|    A|
| Emma|    C|
|  Tom|    B|
+-----+-----+

过滤DataFrame：

filtered_df = df.filter(col("Grade").isin(["A", "B"]))
filtered_df.show()

输出：

+-----+-----+
| Name|Grade|
+-----+-----+
| John|    A|
| Mike|    B|
|Sarah|    A|
|  Tom|    B|
+-----+-----+

在这个例子中，我们使用isin(["A", "B"])来过滤Grade列中值为"A"或"B"的行。

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