如何在Spark DataFrame中逐行过滤？

在Spark DataFrame中逐行过滤可以使用filter()函数来实现。filter()函数接受一个函数作为参数，该函数用于定义过滤条件。以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 定义过滤条件的函数
def filter_func(row):
    age = row["Age"]
    return age > 25

# 使用filter()函数进行过滤
filtered_df = df.filter(filter_func)

# 显示过滤后的结果
filtered_df.show()

在上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用createDataFrame()函数创建了一个DataFrame对象。接下来，定义了一个名为filter_func()的函数，该函数接受一个行对象作为参数，并根据行对象的"Age"列的值来判断是否满足过滤条件。最后，使用filter()函数对DataFrame进行过滤，并将过滤后的结果显示出来。

在Spark中，DataFrame是一个分布式的数据集，可以进行类似于关系型数据库的操作。通过使用filter()函数，可以方便地对DataFrame进行逐行过滤，根据自定义的过滤条件筛选出符合要求的行。

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