如何根据该列包含的值过滤spark Dataframe？

要根据包含的值过滤Spark DataFrame，可以使用Spark的filter()函数结合Spark SQL的like()函数来实现。

下面是具体的步骤：

1. 导入必要的Spark模块：
2. 导入必要的Spark模块：
3. 创建SparkSession：
4. 创建SparkSession：
5. 加载DataFrame数据：
6. 加载DataFrame数据：
7. 使用filter()函数根据包含的值过滤DataFrame：
8. 使用filter()函数根据包含的值过滤DataFrame：
9. 这里的column_name是要过滤的列名，%value%是要匹配的值，%表示匹配任意字符。
10. 查看过滤后的结果：
11. 查看过滤后的结果：

在上面的代码中，如果要过滤多个列，可以使用多个filter()函数进行连续过滤，每个filter()函数针对一个列进行过滤。

对于Spark DataFrame的过滤，还可以使用其他的条件表达式，比如等于（eq）、大于（gt）、小于（lt）、不等于（neq）等。

以下是一些可能用到的相关名词和推荐的腾讯云产品及链接地址：

• 名词：Spark DataFrame
  • 概念：Spark DataFrame是一种分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表，可以进行高效的数据处理和分析。
  • 分类：数据处理框架
  • 优势：支持大规模数据处理和分析，具有高性能和强大的功能。
  • 应用场景：数据挖掘、机器学习、大数据分析等。
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• 名词：Spark SQL
  • 概念：Spark SQL是Spark中用于处理结构化数据的模块，可以通过SQL语法或DataFrame API进行数据查询和操作。
  • 分类：数据处理框架
  • 优势：支持SQL查询和复杂数据处理，具有高性能和灵活性。
  • 应用场景：数据分析、数据仓库、实时查询等。
  • 推荐产品：腾讯云EMR（弹性MapReduce）
  • 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/emr
• 名词：pyspark.sql.functions.col
  • 概念：pyspark.sql.functions.col是Spark DataFrame API中的一个函数，用于引用DataFrame中的列。
  • 分类：函数
  • 优势：方便快捷地对DataFrame进行列操作和过滤。
  • 应用场景：数据处理、数据分析等。
  • 推荐产品：腾讯云EMR（弹性MapReduce）
  • 产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/emr

请注意，以上只是示例，实际的产品选择应根据需求和具体情况进行评估。