PySpark 如何从Spark dataframe创建的表中删除行

在本文中，我们将介绍如何使用PySpark从Spark dataframe创建的表中删除行。Spark是一个分布式计算框架，而PySpark是Spark的Python API。我们可以使用PySpark来处理大规模数据并执行各种数据操作，包括创建表和删除行。

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什么是Spark dataframe？

Spark dataframe是Spark SQL模块中的一种数据结构，它类似于传统数据库中的表。它是一个分布式的、可分区的和不可变的数据集合，它以列的方式组织数据。我们可以使用PySpark的DataFrame API来创建、读取和处理Spark dataframe。

如何创建一个Spark dataframe表

在开始学习如何删除Spark dataframe表中的行之前，让我们先看一下如何创建一个Spark dataframe表。我们可以使用以下代码创建一个包含一些示例数据的Spark dataframe表：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName('Delete Rows from Table') \
    .getOrCreate()

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

# 将数据转换为Spark dataframe
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 创建表
df.createOrReplaceTempView("people")

在上面的代码中，我们首先创建一个SparkSession对象，然后使用createDataFrame方法将示例数据转换为Spark dataframe。最后，我们使用createOrReplaceTempView方法创建一个名为”people”的表。

如何删除表中的行

要删除Spark dataframe表中的行，我们可以使用SQL语句或DataFrame API的操作。

方法1：使用SQL语句删除行

我们可以使用SQL语句来删除Spark dataframe表中的行。以下是删除名为”people”表中特定条件的行的示例代码：

# 使用SQL语句删除行
spark.sql("DELETE FROM people WHERE Age >= 35")

上面的代码使用SQL语句DELETE FROM来删除表中”Age”大于等于35的行。

方法2：使用DataFrame API操作删除行

我们还可以使用DataFrame API的操作来删除Spark dataframe表中的行。以下是使用filter方法删除特定条件的行的示例代码：

# 使用filter方法删除行
df = df.filter(df.Age < 35)

上面的代码使用filter方法过滤出”Age”小于35的行，并将结果重新赋值给变量df。

方法3：使用DataFrame API的操作删除多个行

如果我们要删除多个特定条件的行，可以使用DataFrame API的操作。以下是一个示例代码，它删除”Age”大于等于30且小于40的行：

# 使用DataFrame API删除多个行
df = df.filter((df.Age < 30) | (df.Age >= 40))

上面的代码使用filter方法和逻辑运算符|来过滤出”Age”小于30或大于等于40的行，并将结果重新赋值给变量df。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用PySpark从Spark dataframe创建的表中删除行。我们可以使用SQL语句或DataFrame API的操作来实现删除行的操作。通过掌握这些方法，我们可以更好地处理大规模数据，并对数据进行精确的操作。希望这篇文章对于使用PySpark进行数据处理的开发人员能够有所帮助。