数据框上的多个条件过滤器答案

【问题标题】：Multiple condition filter on dataframe数据框上的多个条件过滤器
【发布时间】：2018-02-09 05:05:59
【问题描述】：

任何人都可以向我解释为什么这两个表达式得到不同的结果吗？我正在尝试在 2 个日期之间进行过滤：

df.filter("act_date <='2017-04-01'" and "act_date >='2016-10-01'")\
  .select("col1","col2").distinct().count()

结果：37M

对

df.filter("act_date <='2017-04-01'").filter("act_date >='2016-10-01'")\
  .select("col1","col2").distinct().count()

结果：25M

它们有何不同？在我看来，它们应该产生相同的结果

【问题讨论】：

【解决方案1】：

TL;DR 要将多个条件传递给filter 或where，请使用Column 对象和逻辑运算符（&、|、~）。见Pyspark: multiple conditions in when clause。

df.filter((col("act_date") >= "2016-10-01") & (col("act_date") <= "2017-04-01"))

您也可以使用单个 SQL 字符串：

df.filter("act_date >='2016-10-01' AND act_date <='2017-04-01'")

在实践中使用 between 更有意义：

df.filter(col("act_date").between("2016-10-01", "2017-04-01"))
df.filter("act_date BETWEEN '2016-10-01' AND '2017-04-01'")

第一种方法甚至不是远程有效的。在 Python 中，and 返回：

结果

"act_date <='2017-04-01'" and "act_date >='2016-10-01'"

被评估为（任何非空字符串都是真实的）：

"act_date >='2016-10-01'"

【讨论】：

【解决方案2】：

第一种情况

df.filter("act_date <='2017-04-01'" and "act_date >='2016-10-01'")\
  .select("col1","col2").distinct().count()

结果是超过 2016-10-01 的值，这意味着所有高于 2017-04-01 的值。

而在第二种情况下

df.filter("act_date <='2017-04-01'").filter("act_date >='2016-10-01'")\
  .select("col1","col2").distinct().count()

结果是 2016-10-01 到 2017-04-01 之间的值。

【讨论】：

向过滤器添加多个条件时出现此错误 Py4JError: An error occurred while calling o355.or. Trace: py4j.Py4JException: Method or([class java.lang.String]) 不存在