根据pyspark中的多个条件删除行

在pyspark中，可以使用filter函数来根据多个条件删除行。filter函数接受一个lambda表达式作为参数，该表达式定义了要过滤的条件。

以下是一个示例代码，演示如何根据多个条件删除行：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 创建示例数据集
data = [("Alice", 25, "female"),
        ("Bob", 30, "male"),
        ("Charlie", 35, "male"),
        ("Diana", 40, "female")]

# 将数据集转换为DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender"])

# 定义要过滤的条件
condition1 = df.age > 30
condition2 = df.gender == "female"

# 使用filter函数根据多个条件删除行
filtered_df = df.filter(lambda x: not (condition1 & condition2))

# 显示过滤后的结果
filtered_df.show()

在上述示例中，我们首先创建了一个SparkSession对象，并使用示例数据集创建了一个DataFrame。然后，我们定义了两个条件：condition1表示年龄大于30，condition2表示性别为女性。最后，我们使用filter函数根据这两个条件删除了满足条件的行，并显示了过滤后的结果。

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