SQL中column_name(s)的例子
时间: 2023-03-30 13:01:28 浏览: 88
SQL中column_name(s)的例子是指在SELECT语句中指定要查询的列名或者使用通配符*来查询所有列。例如,SELECT column1, column2 FROM table_name; 或者 SELECT * FROM table_name;。
相关问题
key_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_key_columns] order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns] if self.config.deduplicate_order_by_type == "asc": order_by_columns = [F.col(column_name) for column_name in self.config.deduplication_order_columns] ranking_column = "duplicates_rank" is_deleted_column = "IsDeleted" if (self.config.filter_deleted_flag) & ( is_deleted_column in df.columns): # if True removes records that marked deleted filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False") else: self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!") filter = F.col(ranking_column) == 1这里能看出源数据是怎么样的df结构,给我一个例子,并且告诉我sql怎么筛选df的列出来
假设源数据`df`的列名和数据如下:
```
+----+-------+--------+-----------+
| id | name | gender | is_deleted|
+----+-------+--------+-----------+
| 1 | Alice | female | False |
| 2 | Bob | male | False |
| 3 | Bob | male | True |
| 4 | Alice | female | True |
| 5 | Carol | female | False |
+----+-------+--------+-----------+
```
则根据Python代码,可以使用以下SQL语句筛选出`key_columns`和`is_deleted_column`所对应的列:
```
SELECT id, name, gender, is_deleted
FROM source_table;
```
即将`source_table`替换为源数据表的表名,将`id, name, gender, is_deleted`替换为`self.config.deduplication_key_columns`和`is_deleted_column`所对应的列名,即可筛选出指定的列。
order_by_columns = [F.col(column_name).desc() for column_name in self.config.deduplication_order_columns]
这段代码的作用是创建一个包含多个排序列的列表 `order_by_columns`,每个元素都是一个 PySpark 的 `Column` 对象,用于表示 DataFrame 中的每个列,并指定它们按降序排列。这个列表中的每个元素都是由 `self.config.deduplication_order_columns` 属性中提供的列名构建而成。
例如,如果 `self.config.deduplication_order_columns` 属性被设置为 `['score', 'date']`,那么这段代码创建的 `order_by_columns` 列表将包含两个元素,每个元素都是一个 `Column` 对象,用于表示 DataFrame 中的 'score' 和 'date' 两个列,并指定它们按降序排列。
在这个例子中,`order_by_columns` 列表可以被用于对 DataFrame 进行排序操作,例如:
```python
from pyspark.sql.functions import *
df = spark.createDataFrame([(1, "John", 25, 90, "2021-01-01"), (2, "Mary", 30, 95, "2021-02-01"), (3, "John", 25, 80, "2021-03-01"), (4, "Mary", 28, 85, "2021-04-01")], ["id", "name", "age", "score", "date"])
order_by_columns = [col(column_name).desc() for column_name in ['score', 'date']]
sorted_df = df.orderBy(order_by_columns)
sorted_df.show()
```
这个例子中,我们创建了一个 DataFrame `df`,包含五列 'id'、'name'、'age'、'score' 和 'date'。然后,我们使用 `order_by_columns` 列表对 DataFrame 进行排序操作,先按 'score' 列降序排列,再按 'date' 列降序排列。最后,我们使用 `show()` 函数展示排序后的 DataFrame。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)