df.mapInPandas(pandas_filter_func, schema=df.schema)

`df.mapInPandas()` 是Apache Spark DataFrame API中的一种操作，它允许你在DataFrame上直接应用Python Pandas库中的函数。这个方法将DataFrame的数据加载到内存中的一个Pandas DataFrame中，然后利用Pandas的强大数据处理能力对数据进行过滤、转换等操作，最后再将结果转换回Spark DataFrame格式。

`pandas_filter_func` 是指一个接受Pandas DataFrame作为输入并返回DataFrame的函数。这个函数通常用于根据特定条件筛选数据（例如过滤、分组、聚合等）。`schema` 参数则是原始DataFrame的列结构信息，用于在转换过程中保持数据类型的一致性。

举个例子，如果你有一个包含销售数据的DataFrame，你可以使用 `mapInPandas` 来计算每个客户的总销售额，如果某个客户在过去的一个季度内没有购买记录，那么该行会被过滤掉：

def filter_and_calculate_sales(data):
    # 这里假设data是一个Pandas DataFrame
    filtered_data = data[data['quarterly_sales'] > 0]
    return filtered_data.groupby('customer_id')['sales_amount'].sum()

filtered_df = df.mapInPandas(filter_and_calculate_sales, schema=df.schema)