如何过滤pyspark数据帧

debugcn 发表于 Dev

赛勒斯·穆罕默德（Cyrus Mohammadian）

我已经看到许多与过滤pyspark数据帧有关的问题，但是尽管我已尽了最大努力，但我仍无法使任何非SQL解决方案都能正常工作。

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|purch_date|  purch_class|tot_amt|       serv-provider|purch_location| id|
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|03/11/2017|Uncategorized| -17.53|             HOVER  |              |  0|
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|31/10/2017|       Travel|     -9|TORONTO PARKING A...|      TORONTO |  3|
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这不起作用：

df1 = spark.read.csv("/some/path/to/file", sep=',')\
            .filter((col('purch_location')=='BRAMPTON')

而且这没有用

df1 = spark.read.csv("/some/path/to/file", sep=',')\
            .filter(purch_location == 'BRAMPTON')

这个（SQL表达式）有效，但需要很长时间，我想有一种更快的非SQL方法

df1 = spark.read.csv("/some/path/to/file", sep=',')\
            .filter(purch_location == 'BRAMPTON')

更新我应该提到我能够使用类似的方法（其运行速度比SQL表达式快）：

df1 = spark.read.csv("/some/path/to/file", sep=',')
df2 = df1.filter(df1.purch_location == "BRAMPTON")

但是要了解为什么“管道”/连接语法不正确。

麦克

如果您坚持使用反斜杠，则可以执行以下操作：

from pyspark.sql.functions import col

df = spark.read.csv('/some/path/to/file', sep=',') \
     .filter(col('purch_location') == 'BRAMPTON')

您的第一次尝试失败，因为方括号不平衡。

此外，在字符串之后似乎还有一些空格BRAMPTON，因此您可能trim要先进入该列：

from pyspark.sql.functions import col, trim

df = spark.read.csv('/some/path/to/file', sep=',') \
     .filter(trim(col('purch_location')) == 'BRAMPTON')

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