如何过滤循环中的pyspark dataframe并附加到dataframe？

在pyspark中，可以使用filter()函数来过滤循环中的DataFrame，并将其附加到另一个DataFrame。下面是一个完整的答案：

在pyspark中，可以使用filter()函数来过滤DataFrame中的数据。要在循环中过滤DataFrame并将其附加到另一个DataFrame，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的模块和函数：

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

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 创建一个空的DataFrame，用于存储过滤后的数据：

filtered_df = spark.createDataFrame([], your_schema)

这里的your_schema是你的DataFrame的结构，可以根据实际情况进行定义。

1. 循环遍历原始DataFrame，并使用filter()函数进行过滤：

for row in original_df.collect():
    if condition:
        filtered_df = filtered_df.union(spark.createDataFrame([row], your_schema))

在这里，condition是你希望应用于过滤的条件。如果条件满足，将当前行添加到filtered_df中。

1. 最后，你可以将filtered_df附加到另一个DataFrame中：

final_df = another_df.union(filtered_df)

这里的another_df是你希望将filtered_df附加到的另一个DataFrame。

这样，你就可以在循环中过滤DataFrame并将其附加到另一个DataFrame了。

请注意，这只是一个示例答案，具体的实现可能因为数据和需求的不同而有所变化。此外，根据你的具体情况，你可能需要调整代码中的一些细节。