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在Pyspark中查找相关的文档名称

在PySpark中,你可以使用pyspark.sql.functions模块中的函数来查找相关的文档名称。以下是一些常用的函数和方法:

1. 使用filter方法过滤文档

如果你有一个DataFrame并且想要根据某个条件过滤文档,可以使用filter方法。

代码语言:javascript
复制
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# 假设你有一个DataFrame df,其中包含一个名为"name"的列
df = spark.createDataFrame([
    ("doc1", "example1"),
    ("doc2", "example2"),
    ("doc3", "example3")
], ["doc_name", "content"])

# 过滤出包含"example2"的文档
filtered_df = df.filter(df.content.contains("example2"))

# 显示结果
filtered_df.show()

2. 使用like方法进行模糊匹配

如果你想要进行模糊匹配,可以使用like方法。

代码语言:javascript
复制
# 过滤出名称以"doc"开头的文档
filtered_df = df.filter(df.doc_name.like("doc%"))

# 显示结果
filtered_df.show()

3. 使用join方法关联多个DataFrame

如果你有多个DataFrame并且想要根据某个键关联它们,可以使用join方法。

代码语言:javascript
复制
# 假设你有一个另一个DataFrame df2
df2 = spark.createDataFrame([
    ("doc1", "category1"),
    ("doc2", "category2"),
    ("doc3", "category3")
], ["doc_name", "category"])

# 根据"doc_name"列关联两个DataFrame
joined_df = df.join(df2, on="doc_name", how="inner")

# 显示结果
joined_df.show()

4. 使用groupByagg方法进行聚合

如果你想要对文档进行分组并计算某些聚合值,可以使用groupByagg方法。

代码语言:javascript
复制
from pyspark.sql.functions import count

# 按"category"分组并计算每个类别的文档数量
grouped_df = joined_df.groupBy("category").agg(count("*").alias("doc_count"))

# 显示结果
grouped_df.show()
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