Pyspark:如果列包含来自另一列的字符串，则过滤数据帧(SQL LIKE语句)

Pyspark是一种基于Python的开源分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它是Apache Spark项目的Python API，提供了一种高效的处理大数据的方式。

对于给定的数据帧（DataFrame），我们可以使用Pyspark中的filter函数来实现根据列之间的字符串关系进行过滤。具体而言，可以使用SQL LIKE语句来指定模式，过滤出包含特定字符串的行。

以下是一个完整且全面的答案：

Pyspark中的filter函数可以通过使用SQL LIKE语句来过滤数据帧。当我们希望根据列之间的字符串关系来筛选出符合特定模式的行时，可以使用这个函数。

示例代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 创建示例数据帧
data = [("John Doe", "john@example.com"),
        ("Jane Smith", "jane@example.com"),
        ("Bob Johnson", "bob@example.com")]

df = spark.createDataFrame(data, ["name", "email"])

# 使用filter函数进行过滤
filtered_df = df.filter(df.name.like("%John%"))

# 显示过滤后的结果
filtered_df.show()

在上面的例子中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后使用示例数据创建了一个数据帧（DataFrame）。接下来，我们使用filter函数和SQL LIKE语句来过滤出名字中包含"John"的行。最后，使用show函数来显示过滤后的结果。

在这个例子中，过滤后的数据帧将只包含名字中包含"John"的行。

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