在Notebook上使用pyspark从表中删除行
，可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("Delete Rows").getOrCreate()- 读取表数据并创建DataFrame：
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("table.csv")其中，"table.csv"是表数据所在的文件路径，可以根据实际情况进行修改。
- 定义删除条件：
condition = col("column_name") == "value"其中，"column_name"是要匹配的列名，"value"是要匹配的值，可以根据实际情况进行修改。
- 删除符合条件的行：
df = df.filter(~condition)- 查看删除后的结果：
df.show()完整代码示例：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.appName("Delete Rows").getOrCreate()
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("table.csv")
condition = col("column_name") == "value"
df = df.filter(~condition)
df.show()在上述代码中，我们使用pyspark的DataFrame API来实现从表中删除行的操作。首先，我们导入了必要的库和模块，然后创建了一个SparkSession对象。接下来，我们使用spark.read.format("csv")方法读取表数据，并通过option("header", "true")指定第一行为表头。然后，我们定义了删除条件，即通过col("column_name") == "value"来匹配要删除的行。最后，我们使用df.filter(~condition)方法删除符合条件的行，并使用df.show()方法查看删除后的结果。
注意：在实际使用中，需要根据具体情况修改代码中的文件路径、列名和匹配值。此外，还可以根据需要使用其他DataFrame API提供的方法进行更复杂的行删除操作。
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