PySpark:删除从其他行派生的行

PySpark是一个Python库，用于在Apache Spark框架下进行大规模数据处理和分析。它提供了一个高级API，使得开发人员能够使用Python编写分布式数据处理应用程序。

在PySpark中，要删除从其他行派生的行，可以使用DataFrame API和Spark SQL提供的功能。以下是一种方法：

1. 首先，创建一个DataFrame对象，可以从不同的数据源加载数据或者使用Spark的其他转换操作构建DataFrame。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("PySpark Delete Derived Rows") \
    .getOrCreate()

# 创建DataFrame对象，以下是示例数据
data = [("Alice", 25, "HR"),
        ("Bob", 30, "Engineering"),
        ("Alice", 35, "HR")]

df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "department"])
df.show()

1. 接下来，使用DataFrame的transform方法和Spark SQL提供的功能，删除派生行。这可以通过定义一个过滤条件来实现。

from pyspark.sql.functions import col

# 定义过滤条件
filter_condition = col("name").isin(df.select("name").distinct())

# 应用过滤条件
filtered_df = df.filter(filter_condition)

filtered_df.show()

在上述示例中，我们根据"name"列中的唯一值，通过创建一个过滤条件来删除派生行。然后，通过应用过滤条件，得到一个只包含非派生行的新DataFrame。

PySpark提供了丰富的功能和灵活性，可以根据具体的需求使用不同的转换和操作来删除派生行。

对于PySpark的更多详细信息，以及可用的转换和操作，请参考腾讯云PySpark文档：PySpark文档。

注意：上述答案没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。