当基于列的条件也必须满足时，如何从Spark数据帧中随机选择行

在Spark中，要从数据帧中随机选择满足基于列的条件的行，可以使用filter和sample函数的组合。

首先，使用filter函数来筛选出满足基于列的条件的行。filter函数可以接受一个Lambda表达式，该表达式可以定义满足条件的列。

例如，假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含列A和列B，我们想要选择满足条件“列A的值大于10且列B的值小于5”的行。我们可以使用filter函数进行筛选：

filtered_df = df.filter((df['A'] > 10) & (df['B'] < 5))

接下来，使用sample函数从筛选后的数据帧中随机选择行。sample函数可以接受一个参数来指定采样的比例。例如，如果我们想要随机选择10%的行，可以使用sample函数如下：

random_rows = filtered_df.sample(fraction=0.1, withReplacement=False)

这将返回一个包含随机选择的行的新数据帧。

总结起来，从Spark数据帧中随机选择满足基于列的条件的行的步骤如下：

1. 使用filter函数筛选出满足基于列的条件的行。
2. 使用sample函数从筛选后的数据帧中随机选择行，可以通过参数指定采样的比例。

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