根据间隔pyspark过滤dataframe列中的值

，可以通过使用pyspark的DataFrame API中的过滤函数来实现。

首先，我们需要创建一个pyspark的DataFrame对象，该对象包含要过滤的列。然后，我们可以使用DataFrame API中的过滤函数来过滤列中的值。

下面是一个完整的示例代码：

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

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Filter DataFrame").getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35), ("Dave", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 设置过滤条件
interval = 10
filtered_df = df.filter((col("Age") % interval) == 0)

# 显示过滤后的结果
filtered_df.show()

在上述代码中，我们首先导入了必要的模块，然后创建了一个SparkSession对象。接下来，我们创建了一个示例的DataFrame对象，其中包含了两列：Name和Age。然后，我们设置了一个过滤条件，即筛选出Age列中能够被interval（这里是10）整除的行。最后，我们使用show()函数显示了过滤后的结果。

这个例子中，我们使用了pyspark的col()函数来引用DataFrame中的列，使用了%运算符来计算Age列的余数，并使用了filter()函数来过滤出符合条件的行。

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