在Pyspark中,我们可以使用filter
函数从一个Pyspark DataFrame的列中选择满足特定条件的行,并将它们添加到一个新的DataFrame中。
以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建一个示例DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
# 选择年龄大于等于30的行
filtered_df = df.filter(df.Age >= 30)
# 打印新的DataFrame
filtered_df.show()
输出结果为:
+-------+---+
| Name|Age|
+-------+---+
| Bob| 30|
|Charlie| 35|
+-------+---+
在上述示例中,我们首先创建了一个包含姓名和年龄的DataFrame。然后,我们使用filter
函数选择了年龄大于等于30的行,并将结果保存到了filtered_df
中。最后,我们使用show
函数打印了新的DataFrame。
这种方法可以用于各种条件,例如等于、不等于、大于、小于等等。如果需要使用多个条件,可以使用逻辑运算符(如&
和|
)将它们组合起来。
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