(F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False")是干什么的
时间: 2024-03-18 15:44:37 浏览: 25
这个表达式使用了逻辑运算符&,它的作用是对两个条件进行“与”运算,即同时满足两个条件时返回True,否则返回False。
(F.col(ranking_column) == 1)这个条件是用来筛选重复排名为1的记录的,其中F.col(ranking_column)返回了Dataframe中名为"duplicates_rank"的列,该列中的值代表了每个分组内的记录的重复排名,如果某条记录的"duplicates_rank"值为1,说明该记录是该分组内的第一条记录,也就是唯一不重复的记录。
(F.col(is_deleted_column) == "False")这个条件是用来筛选未被标记为删除的记录的,其中F.col(is_deleted_column)返回了Dataframe中名为"IsDeleted"的列,该列中的值代表了每个记录是否被标记为删除。如果某条记录的"IsDeleted"值为"False",说明该记录未被标记为删除,可以被保留。所以这个表达式的作用是在去重的基础上,进一步过滤掉被标记为删除的记录。
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filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False")
这是一个基于PySpark的数据筛选条件,可以过滤出指定列(ranking_column)等于1且is_deleted_column列中值为"False"的行。如果需要应用到数据集上,可以这样使用:
```python
from pyspark.sql.functions import col
filtered_data = original_data.filter((col(ranking_column) == 1) & (col(is_deleted_column) == "False"))
```
其中`original_data`是原始数据集,`filtered_data`是过滤后的数据集。
为什么 filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False")就可以把is_deleted_column列为"False"的记录过滤掉
这是因为 `F.col(ranking_column)` 返回了 DataFrame 中 `ranking_column` 列的数据。同样地, `F.col(is_deleted_column)` 返回了 DataFrame 中 `is_deleted_column` 列的数据。这里将两个条件分别作为 `&` 运算符的两个操作数,所以只有当两个条件都为真时,才会将该行数据保留下来,否则该行数据被过滤掉。
换句话说,这个 filter 表达式中的 `(F.col(ranking_column) == 1)` 表示只保留每个分组中排名为第 1 的记录,`(F.col(is_deleted_column) == "False")` 表示只保留 `is_deleted_column` 列的值为 "False" 的记录。由于两个条件都使用了 `&` 运算符连接,所以只有当两个条件都成立时,才会将该行记录保留下来,否则被过滤掉。
因此,如果 `is_deleted_column` 列的值为 "False",那么该行记录会被保留下来;如果 `is_deleted_column` 列的值为 "True" 或其他非 "False" 的值,那么该行记录会被过滤掉。这就实现了根据是否删除标记过滤掉 DataFrame 中的记录的功能。