如何在pyspark中查找不符合规则的行

在pyspark中查找不符合规则的行，可以通过以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

1. 创建一个SparkSession对象：

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

1. 读取数据文件并创建一个DataFrame对象：

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

这里的"data.csv"是数据文件的路径，可以根据实际情况进行修改。

1. 定义一个规则函数，用于判断行是否符合规则：

def check_rule(row):
    # 判断逻辑，根据实际需求进行修改
    if row["column1"] == "value1" and row["column2"] > 100:
        return False
    else:
        return True

这里的"column1"和"column2"是数据中的列名，"value1"是规则要求的值，">"是规则要求的操作符，100是规则要求的阈值。可以根据实际需求进行修改。

1. 应用规则函数并筛选出不符合规则的行：

invalid_rows = df.filter(~col("check_rule")(col("column1"), col("column2")))

这里使用了filter函数和~操作符来筛选出不符合规则的行，filter函数的参数是一个布尔表达式。

1. 打印结果或保存到文件：

invalid_rows.show()
# 或
invalid_rows.write.csv("invalid_rows.csv", header=True)

这里的"invalid_rows.csv"是保存结果的文件路径，可以根据实际需求进行修改。

关于pyspark中查找不符合规则的行的完善答案，可以参考以下链接：

• pyspark官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/
• pyspark教程：https://sparkbyexamples.com/pyspark-tutorial/
• pyspark常用函数：https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-functions/
• pyspark过滤器函数：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/api/pyspark.sql.functions.col.html

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