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在Notebook上使用pyspark从表中删除行

，可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

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

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Delete Rows").getOrCreate()

读取表数据并创建DataFrame：

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("table.csv")

其中，"table.csv"是表数据所在的文件路径，可以根据实际情况进行修改。

定义删除条件：

condition = col("column_name") == "value"

其中，"column_name"是要匹配的列名，"value"是要匹配的值，可以根据实际情况进行修改。

删除符合条件的行：

df = df.filter(~condition)

查看删除后的结果：

df.show()

完整代码示例：

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

spark = SparkSession.builder.appName("Delete Rows").getOrCreate()

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("table.csv")

condition = col("column_name") == "value"
df = df.filter(~condition)

df.show()

在上述代码中，我们使用pyspark的DataFrame API来实现从表中删除行的操作。首先，我们导入了必要的库和模块，然后创建了一个SparkSession对象。接下来，我们使用spark.read.format("csv")方法读取表数据，并通过option("header", "true")指定第一行为表头。然后，我们定义了删除条件，即通过col("column_name") == "value"来匹配要删除的行。最后，我们使用df.filter(~condition)方法删除符合条件的行，并使用df.show()方法查看删除后的结果。

注意：在实际使用中，需要根据具体情况修改代码中的文件路径、列名和匹配值。此外，还可以根据需要使用其他DataFrame API提供的方法进行更复杂的行删除操作。

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