基于多个条件删除pyspark上的行的最好方法是什么？

基于多个条件删除pyspark上的行的最好方法是使用filter()函数结合逻辑运算符进行筛选。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. 读取数据并创建DataFrame：

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

1. 使用filter()函数结合逻辑运算符进行筛选：

filtered_df = df.filter((col("column1") == value1) & (col("column2") != value2))

其中，column1和column2是要进行条件筛选的列名，value1和value2是要筛选的条件值。

1. 可选：如果需要删除原始DataFrame中符合条件的行，可以使用exceptAll()函数：

df = df.exceptAll(filtered_df)

这样，filtered_df就是删除了符合条件的行后的新DataFrame。

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请注意，以上答案仅供参考，实际最佳方法可能因具体情况而异。