在PySpark中,可以使用filter()
函数根据其他列的值从DataFrame中获取特定的值。
具体步骤如下:
- 导入必要的模块:from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
- 创建SparkSession对象:spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
- 创建一个示例DataFrame:data = [("Alice", 25, "Female"),
("Bob", 30, "Male"),
("Charlie", 35, "Male")]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Gender"])
df.show()输出:+-------+---+------+
| Name|Age|Gender|
+-------+---+------+
| Alice| 25|Female|
| Bob| 30| Male|
|Charlie| 35| Male|
+-------+---+------+
- 使用
filter()
函数根据其他列的值获取特定的值:filtered_df = df.filter(col("Age") > 30)
filtered_df.show()输出:+-------+---+------+
| Name|Age|Gender|
+-------+---+------+
|Charlie| 35| Male|
+-------+---+------+
在上述示例中,我们根据"Age"列的值大于30来过滤DataFrame,最终获取到满足条件的行。
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