在PySpark中,相当于pandas的isin()函数的操作是使用Spark DataFrames的isin()函数。isin()函数用于筛选DataFrame中的行,它类似于SQL中的IN关键字。
isin()函数接受一个包含要匹配的值的列表,并返回一个布尔类型的列,指示每一行是否包含在列表中的值。如果匹配成功,则返回true,否则返回false。
以下是使用isin()函数的示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
# 定义要匹配的值列表
values = ["Alice", "Charlie"]
# 使用isin()函数进行筛选
filtered_df = df.filter(col("Name").isin(values))
# 显示筛选后的结果
filtered_df.show()
输出结果为:
+-------+---+
| Name|Age|
+-------+---+
| Alice| 25|
|Charlie| 35|
+-------+---+
在这个例子中,我们创建了一个包含姓名和年龄的DataFrame。然后,我们定义了一个要匹配的值列表,即"Alice"和"Charlie"。最后,我们使用isin()函数过滤出包含在值列表中的行,并显示筛选后的结果。
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请注意,这仅是一个示例答案,具体产品选择应根据实际需求和场景进行评估和选择。
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