过滤pyspark dataframe中的行并创建包含结果的新列

在云计算领域，过滤pyspark dataframe中的行并创建包含结果的新列是一种常见的数据处理操作。以下是一个完善且全面的答案：

过滤pyspark dataframe中的行并创建包含结果的新列是指使用pyspark框架中的DataFrame API对数据进行筛选，并在筛选结果的基础上创建一个新的列。这种操作通常用于根据特定条件过滤数据，并根据过滤结果生成新的数据列。

在pyspark中，可以使用filter()函数来实现行的过滤操作。该函数接受一个条件表达式作为参数，并返回满足条件的行。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含了一个名为age的列，我们可以使用filter()函数来筛选出年龄大于等于18岁的行：

filtered_df = df.filter(df.age >= 18)

上述代码将返回一个新的DataFrame filtered_df，其中包含了满足条件的行。

接下来，我们可以使用withColumn()函数来创建一个新的列。该函数接受两个参数，第一个参数是新列的名称，第二个参数是新列的值。例如，我们可以创建一个名为is_adult的新列，用于表示是否为成年人：

result_df = filtered_df.withColumn("is_adult", F.lit("Yes"))

上述代码将在filtered_df的基础上创建一个新列is_adult，并将其值设置为"Yes"。

综上所述，过滤pyspark dataframe中的行并创建包含结果的新列是一种常见的数据处理操作，可以通过filter()函数对行进行筛选，并使用withColumn()函数创建新的列。这种操作在数据清洗、数据分析等场景中非常有用。

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请注意，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，如有需要，请自行参考相关文档和资料。