Pyspark 数据帧过滤语法错误

Question

我正在使用 Pyspark 1.6 版处理 Pyspark 数据框。在将此数据框导出到 .CSV 文件之前，我需要在特定列上使用 LIKE 和 OR 运算符根据特定条件过滤数据。为了向您介绍我到目前为止所做的事情，我从多个 .JSON 文件创建了初始数据框。此数据框已被子集化，因此仅包含所需的列。然后创建了一个 sqlContext 临时表。到目前为止，我已经尝试了两种不同的方法，使用 sqlContext 和使用 Pyspark 方法。

sqlContext 方法：

df_filtered = sqlContext.sql("SELECT * from df WHERE text LIKE '#abc' OR 'abc' OR 'ghi' OR 'jkl' OR '#mno' OR '#1234' OR '56789'")

这是我在运行 sqlContext 方法时出现的错误消息：

pyspark.sql.utils.AnalysisException: u"cannot resolve '(text LIKE #abc || abc)' due to data type mismatch: differing types in '(text LIKE #abc || abc)' (boolean and string).;" 

pyspark 方法：

df_filtered.where((df["text"].like ("#abc")) || ((brexit_april_2016["text"].like ("abc")) || ((brexit_april_2016["text"].like ("#ghi")) || ((brexit_april_2016["text"].like ("jkl")) || ((brexit_april_2016["text"].like ("#mno")) || ((brexit_april_2016["text"].like ("1234")) || ((brexit_april_2016["text"].like ("56789"))

运行 pyspark 方法时出现语法错误。

我确定我在这里搞砸了一些非常简单的事情，但我希望能得到一些帮助。

谢谢！

Answer 1

df_filtered = df.filter(
    (df.text.like("#abc")) | (df.text.like("abc")))

在 PySpark 中应该像这样使用“like”和或（“|”）。您可以根据需要添加更多条件。

我希望这会有所帮助。