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
时间: 2024-03-18 12:43:31 浏览: 24
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。
相关问题
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 return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter( filter).drop(ranking_column)
这段代码是一个Python函数,主要功能是对DataFrame进行过滤、排序、计算排名,并返回结果。具体来说,函数根据一些参数(如是否过滤已删除的记录、排序方式等)对DataFrame进行过滤和排序,然后计算每个分组中每行的排名,最后返回过滤后的结果。具体注释如下:
```
def filter_sort_rank(df, key_columns, order_by_columns, ranking_column, is_deleted_column='is_deleted'):
# 如果需要过滤已删除的记录,则将is_deleted_column列为"False"的记录过滤掉
if (self.config.filter_deleted_flag) & (is_deleted_column in df.columns):
filter = (F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False")
else:
# 如果不需要过滤已删除的记录,则保留所有记录,并发出警告
self.logger.warning(f"Records marked as deleted will be loaded to {self.config.table_full_name} table!")
filter = F.col(ranking_column) == 1
# 对DataFrame进行排序、计算排名,并过滤掉不符合条件的记录
return df.withColumn(ranking_column, F.row_number().over(Window.partitionBy(key_columns).orderBy(order_by_columns))).filter(filter).drop(ranking_column)
```
其中,`df`是输入的DataFrame,`key_columns`指定了分组的列,`order_by_columns`指定了排序的列,`ranking_column`指定了计算排名时添加的新列名,`is_deleted_column`指定了标记是否删除的列名。
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。
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