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当列文本包含的单词超过10个时,过滤pyspark DataFrame

可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import size, split, col
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建一个示例DataFrame:
代码语言:txt
复制
data = [("1", "This is a sample sentence with more than 10 words"),
        ("2", "Another example with more than 10 words in this text"),
        ("3", "Short sentence")]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "text"])
df.show()

输出:

代码语言:txt
复制
+---+--------------------+
| id|                text|
+---+--------------------+
|  1|This is a sample ...|
|  2|Another example w...|
|  3|      Short sentence|
+---+--------------------+
  1. 使用split函数将文本拆分为单词,并使用size函数计算单词数量:
代码语言:txt
复制
df_filtered = df.filter(size(split(col("text"), " ")) > 10)
df_filtered.show()

输出:

代码语言:txt
复制
+---+--------------------+
| id|                text|
+---+--------------------+
|  1|This is a sample ...|
|  2|Another example w...|
+---+--------------------+

在上述代码中,我们使用split函数将文本按空格拆分为单词,并使用size函数计算单词数量。然后,我们使用filter函数过滤出单词数量大于10的行。

这种过滤方法适用于pyspark DataFrame中的任何列,只需将col("text")替换为目标列即可。

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