在写入dataframe - pyspark之前从表中删除记录

在写入dataframe之前从表中删除记录，可以通过以下步骤实现：

首先，需要连接到数据库并加载表格数据到一个dataframe中。可以使用pyspark的SQLContext或SparkSession来完成这个任务。具体的代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Delete Records from Table") \
    .getOrCreate()

# 从数据库加载表格数据到dataframe
df = spark.read.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
    .option("dbtable", "mytable") \
    .option("user", "myuser") \
    .option("password", "mypassword") \
    .load()

上述代码中，需要将"url"、"dbtable"、"user"和"password"替换为实际的数据库连接信息。

接下来，可以使用dataframe的过滤功能来删除满足特定条件的记录。例如，如果要删除"age"列大于等于30的记录，可以使用以下代码：

# 删除满足条件的记录
df = df.filter(df.age < 30)

上述代码中，使用了dataframe的filter方法来过滤出"age"列小于30的记录，并将结果重新赋值给df。

最后，可以将更新后的dataframe写回到数据库中。可以使用pyspark的write方法将dataframe写入到数据库表中。具体的代码如下：

# 将更新后的dataframe写回到数据库表中
df.write.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
    .option("dbtable", "mytable") \
    .option("user", "myuser") \
    .option("password", "mypassword") \
    .mode("overwrite") \
    .save()

上述代码中，需要将"url"、"dbtable"、"user"和"password"替换为实际的数据库连接信息。

这样，就完成了在写入dataframe之前从表中删除记录的操作。需要注意的是，上述代码中的数据库连接信息和表名需要根据实际情况进行修改。