Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Column Возвращает объект для subquery EXISTS.
Синтаксис
exists()
Возвраты
Column
Column: объект, представляющий вложенный запрос EXISTS.
Примечания
Этот exists метод позволяет создать логический столбец, который проверяет наличие связанных записей в вложенных запросах. При применении в пределах DataFrameэтого метода можно фильтровать строки на основе того, существуют ли соответствующие записи в связанном наборе данных. Результирующий Column объект можно использовать непосредственно в условиях фильтрации или в качестве вычисляемого столбца.
Примеры
data_customers = [
(101, "Alice", "USA"), (102, "Bob", "Canada"), (103, "Charlie", "USA"),
(104, "David", "Australia")
]
data_orders = [
(1, 101, "2023-01-15", 250), (2, 102, "2023-01-20", 300),
(3, 103, "2023-01-25", 400), (4, 101, "2023-02-05", 150)
]
customers = spark.createDataFrame(
data_customers, ["customer_id", "customer_name", "country"])
orders = spark.createDataFrame(
data_orders, ["order_id", "customer_id", "order_date", "total_amount"])
from pyspark.sql import functions as sf
customers.alias("c").where(
orders.alias("o").where(
sf.col("o.customer_id") == sf.col("c.customer_id").outer()
).exists()
).orderBy("customer_id").show()
# +-----------+-------------+-------+
# |customer_id|customer_name|country|
# +-----------+-------------+-------+
# | 101| Alice| USA|
# | 102| Bob| Canada|
# | 103| Charlie| USA|
# +-----------+-------------+-------+
customers.alias("c").where(
~orders.alias("o").where(
sf.col("o.customer_id") == sf.col("c.customer_id").outer()
).exists()
).orderBy("customer_id").show()
# +-----------+-------------+---------+
# |customer_id|customer_name| country|
# +-----------+-------------+---------+
# | 104| David|Australia|
# +-----------+-------------+---------+