• 一个是filter提供条件时，条件的交集，一个是两个pyspark DataFrame 取交集
  • 前者会有重复的行，后者则没有

举例说明，假设我们有如下的pyspark DataFrame

d=[[-1],[1],[1],[2],[3],[4]]
df=spark.createDataFrame(d,['id'])
df.show()
'''
+---+
| id|
+---+
| -1|
|  1|
|  1|
|  2|
|  3|
|  4|
+---+
'''

1 第一种方法，使用 filter和&

df.filter(df['id']>0 & df['id']<=2).show()
'''
这样会报错，在pyspark中，各个条件需要括号括起来以示区分
'''df.filter((df['id']>0)&(df['id']<=2)).show()
'''
+---+
| id|
+---+
|  1|
|  1|
|  2|
+---+
'''
#会发现有两行重复的1

2 第二种方法 使用intersect

a=df.filter(df['id']>0)
a.show()
'''
+---+
| id|
+---+
|  1|
|  1|
|  2|
|  3|
|  4|
+---+
'''b=df.filter(df['id']<=2)
b.show()
'''
+---+
| id|
+---+
| -1|
|  1|
|  1|
|  2|
+---+
'''a.intersect(b).show()
'''
+---+
| id|
+---+
|  1|
|  2|
+---+
'''
#此时没有重复列了

2.1 只有完全一模一样的行intersect才会去掉

d=[[1,3],[1,3],[1,4],[2,5],[3,6],[4,7]]
df=spark.createDataFrame(d,['id','a'])
df.show()
'''
+---+---+
| id|  a|
+---+---+
|  1|  3|
|  1|  3|
|  1|  4|
|  2|  5|
|  3|  6|
|  4|  7|
+---+---+
'''a=df.filter(df['id']>0)
b=df.filter(df['id']<=2)
a.intersect(b).show()
'''
+---+---+
| id|  a|
+---+---+
|  1|  4|
|  1|  3|
|  2|  5|
+---+---+
'''