Question

如果我有一个列名列表，如果这些列的值大于零，我想过滤行，是否有类似我可以做的事情？

columns = ['colA','colB','colC','colD','colE','colF']
new_df = df.filter(any([df[c]>0 for c in columns]))

返回：

ValueError：无法将列转换为bool：请使用＆＃39;＆amp;＆＃39;对于＆＃39;和＆＃39;，＆＃39; |＆＃39;对于＆＃39;或＆＃39;，＆＃39;〜＆＃39;因为＆＃39;不是＆＃39;构建DataFrame时的布尔值表达式

我想我可以只在一列上对这些列和过滤器求和（因为我没有负数。但是如果我有总和技巧就不会工作。无论如何我必须在不同于总和的另一个条件下过滤那些列，我怎么能做我想做的事情？有什么想法吗？

Answer 1

您可以改为使用or_运算符：

from operator import or_
from functools import reduce

newdf = df.where(reduce(or_, (df[c] > 0 for c in df.columns)))

编辑：更多pythonista解决方案：

from pyspark.sql.functions import lit

def any_(*preds):
    cond = lit(False)
    for pred in preds:
        cond = cond | pred
    return cond

newdf = df.where(any_(*[df[c] > 0 for c in df.columns]))

编辑2：完整示例：

Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.1.0-SNAPSHOT
      /_/

Using Python version 3.5.1 (default, Dec  7 2015 11:16:01)
SparkSession available as 'spark'.

In [1]: from pyspark.sql.functions import lit

In [2]: %pas
%paste     %pastebin  

In [2]: %paste
def any_(*preds):
    cond = lit(False)
    for pred in preds:
        cond = cond | pred
    return cond

## -- End pasted text --

In [3]: df = sc.parallelize([(1, 2, 3), (-1, -2, -3), (1, -1, 0)]).toDF()

In [4]: df.where(any_(*[df[c] > 0 for c in df.columns])).show()
# +---+---+---+
# | _1| _2| _3|
# +---+---+---+
# |  1|  2|  3|
# |  1| -1|  0|
# +---+---+---+

In [5]: df[any_(*[df[c] > 0 for c in df.columns])].show()
# +---+---+---+
# | _1| _2| _3|
# +---+---+---+
# |  1|  2|  3|
# |  1| -1|  0|
# +---+---+---+

In [6]: df.show()
# +---+---+---+
# | _1| _2| _3|
# +---+---+---+
# |  1|  2|  3|
# | -1| -2| -3|
# |  1| -1|  0|
# +---+---+---+

PySpark Dataframes：如何使用紧凑代码过滤多个条件？

1 个答案: