根据另一个数据帧过滤pyspark数据帧

是指使用pyspark中的DataFrame API，根据另一个数据帧的条件对目标数据帧进行筛选和过滤的操作。

在pyspark中，可以使用join方法将两个数据帧连接起来，并使用连接条件对数据进行过滤。具体步骤如下：

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. 创建两个数据帧，假设一个为df1，另一个为df2：

df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id', 'value'])
df2 = spark.createDataFrame([(1, 'X'), (3, 'Z')], ['id', 'filter_value'])

1. 使用join方法将两个数据帧连接起来，并使用连接条件进行过滤：

filtered_df = df1.join(df2, df1.id == df2.id, 'inner').select(df1.id, df1.value)

在上述代码中，join方法将df1和df2连接起来，使用df1.id == df2.id作为连接条件，'inner'表示使用内连接。最后使用select方法选择需要的列，这里选择了df1.id和df1.value。

1. 查看过滤后的结果：

filtered_df.show()

以上代码将打印出过滤后的结果。

这种根据另一个数据帧进行过滤的操作在实际应用中非常常见，例如根据某个数据帧中的某一列的取值来筛选另一个数据帧中的相关数据，或者根据两个数据帧中的共同列进行连接和过滤等。

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