在pyspark中使用过滤条件求和
，可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入必要的模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col- 创建一个SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("FilterSum").getOrCreate()- 读取数据源并创建一个DataFrame对象：
data = [("Alice", 25, 100),
("Bob", 30, 200),
("Charlie", 35, 300),
("Dave", 40, 400),
("Eve", 45, 500)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Salary"])- 使用过滤条件筛选需要的数据：
filtered_df = df.filter(col("Age") > 30)- 对筛选后的数据进行求和操作：
sum_result = filtered_df.agg({"Salary": "sum"}).collect()[0][0]- 打印求和结果：
print("Sum of Salary: ", sum_result)完整代码如下：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.appName("FilterSum").getOrCreate()
data = [("Alice", 25, 100),
("Bob", 30, 200),
("Charlie", 35, 300),
("Dave", 40, 400),
("Eve", 45, 500)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Salary"])
filtered_df = df.filter(col("Age") > 30)
sum_result = filtered_df.agg({"Salary": "sum"}).collect()[0][0]
print("Sum of Salary: ", sum_result)在这个例子中，我们创建了一个包含姓名、年龄和薪水的DataFrame。然后，使用过滤条件筛选年龄大于30的记录。最后，对筛选后的数据的薪水列进行求和操作，并打印结果。
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