使用条件.\ where(array_contains())过滤pyspark中的不相等值

在pyspark中使用条件where(array_contains())可以过滤不相等值。array_contains()函数是用来检查数组中是否包含指定元素的函数。

答案如下：

where(array_contains())是pyspark中的一个条件过滤语法，用于过滤数组中不相等的值。具体语法为：

df.where(array_contains(df.column_name, value) == False)

其中，df是DataFrame对象，column_name是要过滤的列名，value是要过滤的不相等值。

这个语法可以用来过滤DataFrame中的某一列，将不包含指定值的行筛选出来。

以下是该语法的应用场景和示例：

优势：

• 灵活性高：可以根据实际需求进行不相等值的过滤。
• 可扩展性强：可以与其他pyspark操作函数结合使用，进行复杂的数据处理。

应用场景：

• 数据清洗：在清洗数据时，可以通过过滤不相等值来排除异常数据。
• 数据分析：在数据分析过程中，可以根据特定条件筛选出符合要求的数据。

示例代码：

假设我们有一个DataFrame对象df，包含两列id和values，我们想要过滤出values列不包含特定值的行，可以使用以下代码：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 创建示例数据
data = [(1, [1, 2, 3]), (2, [4, 5, 6]), (3, [1, 3, 5]), (4, [2, 4, 6])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "values"])

# 过滤出values列不包含1的行
filtered_df = df.where(array_contains(df.values, 1) == False)

# 打印结果
filtered_df.show()

输出结果：

+---+---------+
| id|   values|
+---+---------+
|  2|[4, 5, 6]|
|  4|[2, 4, 6]|
+---+---------+

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