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如何在Dataframe,Pyspark中用多个条件更新行

在Dataframe和Pyspark中,可以使用多个条件来更新行。下面是一种常见的方法:

  1. 首先,导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建一个示例Dataframe:
代码语言:txt
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data = [("Alice", 25, "F"), ("Bob", 30, "M"), ("Charlie", 35, "M")]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender"])
df.show()

输出结果:

代码语言:txt
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+-------+---+------+
|   name|age|gender|
+-------+---+------+
|  Alice| 25|     F|
|    Bob| 30|     M|
|Charlie| 35|     M|
+-------+---+------+
  1. 使用多个条件更新行:
代码语言:txt
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df = df.withColumn("age", when((df.name == "Alice") & (df.gender == "F"), 26).otherwise(df.age))
df.show()

输出结果:

代码语言:txt
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+-------+---+------+
|   name|age|gender|
+-------+---+------+
|  Alice| 26|     F|
|    Bob| 30|     M|
|Charlie| 35|     M|
+-------+---+------+

在上述代码中,我们使用withColumn函数和when函数来更新满足多个条件的行。在这个例子中,我们将名字为"Alice"且性别为"F"的行的年龄更新为26,其他行的年龄保持不变。

这是一个简单的示例,你可以根据实际需求和条件进行更复杂的更新操作。在Pyspark中,还有其他方法可以实现类似的功能,如使用filter函数和select函数等。

关于Pyspark的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的产品文档:Pyspark

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