между

Проверьте, находится ли значение столбца между нижними и верхними границами (включительно).

Синтаксис

between(lowerBound, upperBound)

Параметры

Параметр	Тип	Описание
lowerBound	значение или столбец	Значение нижней границы
upperBound	значение или столбец	Верхний ограничивающий значение

Возвраты

Столбец (логический)

Примеры

Использование между целыми значениями:

df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])
df.select(df.name, df.age.between(2, 4)).show()

# +-----+---------------------------+
# | name|((age >= 2) AND (age <= 4))|
# +-----+---------------------------+
# |Alice|                       true|
# |  Bob|                      false|
# +-----+---------------------------+

Использование между строковыми значениями:

df = spark.createDataFrame([("Alice", "A"), ("Bob", "B")], ["name", "initial"])
df.select(df.name, df.initial.between("A", "B")).show()

# +-----+-----------------------------------+
# | name|((initial >= A) AND (initial <= B))|
# +-----+-----------------------------------+
# |Alice|                               true|
# |  Bob|                               true|
# +-----+-----------------------------------+

Использование между значениями с плавающей запятой:

df = spark.createDataFrame(
    [(2.5, "Alice"), (5.5, "Bob")], ["height", "name"])
df.select(df.name, df.height.between(2.0, 5.0)).show()

# +-----+-------------------------------------+
# | name|((height >= 2.0) AND (height <= 5.0))|
# +-----+-------------------------------------+
# |Alice|                                 true|
# |  Bob|                                false|
# +-----+-------------------------------------+

Использование между значениями дат:

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame(
    [("Alice", "2023-01-01"), ("Bob", "2023-02-01")], ["name", "date"])
df = df.withColumn("date", sf.to_date(df.date))
df.select(df.name, df.date.between("2023-01-01", "2023-01-15")).show()

# +-----+-----------------------------------------------+
# | name|((date >= 2023-01-01) AND (date <= 2023-01-15))|
# +-----+-----------------------------------------------+
# |Alice|                                           true|
# |  Bob|                                          false|
# +-----+-----------------------------------------------+

Использование между значениями метки времени:

import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame(
    [("Alice", "2023-01-01 10:00:00"), ("Bob", "2023-02-01 10:00:00")],
    schema=["name", "timestamp"])
df = df.withColumn("timestamp", sf.to_timestamp(df.timestamp))
df.select(df.name, df.timestamp.between("2023-01-01", "2023-02-01")).show()

# +-----+---------------------------------------------------------+
# | name|((timestamp >= 2023-01-01) AND (timestamp <= 2023-02-01))|
# +-----+---------------------------------------------------------+
# |Alice|                                                     true|
# |  Bob|                                                    false|
# +-----+---------------------------------------------------------+