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将spark dataframe中的值限制为仅指定的值

,可以使用Spark的filter函数来实现。

filter函数用于根据指定的条件过滤出符合条件的数据。在这个问题中,我们可以使用filter函数来过滤出指定的值。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个示例的DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 指定要过滤的值
values = ["Alice", "Charlie"]

# 使用filter函数过滤出指定的值
filtered_df = df.filter(df.Name.isin(values))

# 显示过滤后的结果
filtered_df.show()

运行以上代码,将会输出过滤后的DataFrame,只包含Name列为"Alice"和"Charlie"的行:

代码语言:txt
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+-------+---+
|   Name|Age|
+-------+---+
|  Alice| 25|
|Charlie| 35|
+-------+---+

在这个例子中,我们使用了filter函数和isin函数来过滤出Name列的值为"Alice"和"Charlie"的行。你可以根据具体的需求修改代码中的值和列名。

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