F.col是用来做什么的
时间: 2023-11-01 15:07:40 浏览: 52
F.col是pyspark中的一个函数,用于获取一个列的引用。它通常用于DataFrame操作中,例如进行列选择、过滤、聚合等操作时需要引用列名。F.col的参数是列名,它返回一个Column对象,可以和其他Column对象一起使用,构建出复杂的表达式。例如,可以使用F.col('col1') + F.col('col2')来计算两个列的和。
相关问题
(F.col(ranking_column) == 1) & (F.col(is_deleted_column) == "False")是干什么的
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。
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]怎么用sql写
这段代码实际上是用于生成 Spark SQL 中的列对象,因此无法直接翻译成 SQL。但是,可以将其翻译成 SQL 语句,实现相同的功能。
假设我们有一个表 `my_table`,需要对其中的数据进行去重。假设需要使用 `col1` 和 `col2` 作为去重的关键列,使用 `col3` 作为排序列,可以使用如下的 SQL 语句:
```
SELECT DISTINCT col1, col2
FROM my_table
ORDER BY col3 DESC
```
这条 SQL 语句的作用是,从 `my_table` 表中选择出不重复的 `col1` 和 `col2` 列,并且按照 `col3` 列的值降序排列。这就实现了我们代码中的功能。需要注意的是,Spark SQL 中的 `dropDuplicates()` 操作会自动按照指定的关键列进行去重,并且不需要手动排序,因此可以直接使用下面的简化语句:
```
SELECT DISTINCT col1, col2
FROM my_table
```
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