dataframe中查询某个字段可以使用where方法

在DataFrame中查询某个字段可以使用`where`方法，它可以对数据进行筛选。`where`方法接收一个表达式作为参数，并返回一个新的DataFrame，其中只包含满足该表达式的行。表达式可以使用Spark SQL的语法来编写，例如使用列名引用和比较运算符等。

例如，假设我们有一个名为`peopleDF`的DataFrame，其中包含名字、年龄和性别等列。我们可以使用`where`方法来筛选出年龄大于等于20岁的人，代码如下：

val filteredDF = peopleDF.where($"age" >= 20)

在这个例子中，我们使用`$`符号来引用列名，然后使用比较运算符`>=`来比较年龄列的值。`where`方法将返回一个新的DataFrame，其中只包含年龄大于等于20岁的行。

除了`where`方法之外，还可以使用`filter`方法来进行筛选，它与`where`方法的功能相同。例如，上面的示例可以改写为：

val filteredDF = peopleDF.filter($"age" >= 20)

这两种方法的功能是完全等价的，可以根据个人偏好来选择使用哪种方法。

相关问题

DataFrame中查询某个字段可以使用where方法吗

在DataFrame中，查询某个字段是否符合某个条件可以使用`filter`方法或`where`方法，它们是等价的。这两个方法都接受一个表达式作为参数，该表达式用于对每一行数据进行判断，如果判断结果为true，则该行数据被保留，否则被过滤掉。

例如，以下示例代码演示了如何使用`where`方法查询`age`字段大于30的行：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}

object DataFrameExample {
  def main(args: Array[String]) {
    val spark = SparkSession.builder.appName("DataFrame Example").getOrCreate()

    val df: DataFrame = spark.read.json("path/to/json")

    // 使用where方法查询age字段大于30的行
    val result = df.where("age > 30")

    result.show()

    spark.stop()
  }
}

在该示例中，我们使用`where`方法并传入一个表达式`"age > 30"`来查询`age`字段大于30的行，并将结果保存到`result`中，最后调用`show`方法将结果打印出来。

dataframe条件查询

在DataFrame中进行条件查询有多种方法。其中，可以使用`where`或`filter`关键字来实现指定条件的过滤。以下是四种常见的写法：

1. 使用`where`关键字和表达式进行条件查询：

   df.where(df.age == 18).show()

2. 使用`filter`关键字和表达式进行条件查询：

   df.filter(df.age == 18).show()

3. 使用`where`关键字和字符串形式的条件表达式进行查询：

   df.where('age = 18').show()

4. 使用`filter`关键字和字符串形式的条件表达式进行查询：

   df.filter('age = 18').show()

以上四种写法都可以实现特定条件的过滤，显示满足条件的行。请注意，条件表达式中的字段名需要与DataFrame中的列名保持一致。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体](https://blog.csdn.net/lemonbit/article/details/108505321)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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