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如何在pyspark和sql中应用多个条件并在一个数据帧中追加到同一个表中

在pyspark和SQL中，可以使用多个条件来筛选数据，并将结果追加到同一个表中。下面是一个完善且全面的答案：

在pyspark中，可以使用DataFrame API或SQL语句来实现多个条件的筛选和数据追加操作。

使用DataFrame API：
使用DataFrame API：
使用SQL语句：
使用SQL语句：

以上代码示例中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用read方法读取原始表数据。接着，定义了多个筛选条件，可以根据实际需求自行修改条件表达式。使用DataFrame API时，通过filter方法将多个条件应用于原始表数据，得到筛选后的数据。使用SQL语句时，先将原始表数据创建为临时视图，然后使用SELECT语句结合多个条件进行筛选。最后，使用write方法将筛选后的数据追加到目标表中。

需要注意的是，上述代码中的"原始表路径"和"目标表路径"需要根据实际情况进行替换，以指定数据的读取和保存位置。

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相关搜索:SQL将数据从同一个表中的一列追加到另一列一个来自rest服务的数据表和另一个来自SQL数据库的数据表，需要将SQL数据集追加到现有数据表中仅使用特定c_id检索发送者数据的Sql查询，其中发送者和接收者的数据在同一个表中。使用链接到列中另一个值的公式，将ifelse()条件应用于数据帧中的多个列，以获取NA的值在同一个单元格上，如何通过条件和求和将另一个数据帧填充到数据帧中？如何在Redshift中创建一个没有数据但具有所有表模式(如压缩和排序键等)的表的副本。如何在一个spring boot应用程序中使用多个mongodb数据库并在单个yml文件中配置它如何在一个字典中对pyspark.sql.funtions.when()使用多个条件？如何在一个数据帧中获得多个聚合？cumsum和count列如何对数据帧中的列列表应用单个条件，并在不使用多个OR的情况下将值添加到第4列

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