当列文本包含的单词超过10个时，过滤pyspark DataFrame

可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import size, split, col

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建一个示例DataFrame：

data = [("1", "This is a sample sentence with more than 10 words"),
        ("2", "Another example with more than 10 words in this text"),
        ("3", "Short sentence")]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "text"])
df.show()

输出：

+---+--------------------+
| id|                text|
+---+--------------------+
|  1|This is a sample ...|
|  2|Another example w...|
|  3|      Short sentence|
+---+--------------------+

使用split函数将文本拆分为单词，并使用size函数计算单词数量：

df_filtered = df.filter(size(split(col("text"), " ")) > 10)
df_filtered.show()

输出：

+---+--------------------+
| id|                text|
+---+--------------------+
|  1|This is a sample ...|
|  2|Another example w...|
+---+--------------------+

在上述代码中，我们使用split函数将文本按空格拆分为单词，并使用size函数计算单词数量。然后，我们使用filter函数过滤出单词数量大于10的行。

这种过滤方法适用于pyspark DataFrame中的任何列，只需将col("text")替换为目标列即可。

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