Как удалять данные в PySpark?

@guillermo 

В PySpark данные можно удалить с помощью метода drop() объекта DataFrame. Метод drop() принимает один обязательный аргумент - название столбца, который нужно удалить, и может принимать дополнительный аргумент subset, указывающий подмножество столбцов, из которых нужно удалить указанный столбец.

Например, чтобы удалить столбец column_to_drop из DataFrame df, можно использовать следующий код:

1

df = df.drop("column_to_drop")

Если нужно удалить несколько столбцов, можно передать их в список:

1
2

columns_to_drop = ["column1", "column2"]
df = df.drop(*columns_to_drop)

Здесь символ * перед списком columns_to_drop разворачивает список и передает каждый элемент списка в качестве отдельного аргумента методу drop().

Кроме того, можно также использовать метод select() для выбора только нужных столбцов из DataFrame и сохранения их в новом DataFrame. Например, чтобы выбрать все столбцы из DataFrame df кроме столбца column_to_drop, можно использовать следующий код:

1

new_df = df.select([column for column in df.columns if column != "column_to_drop"])

Здесь мы используем генератор списков для выбора всех столбцов из df, кроме столбца "column_to_drop". Результат сохраняем в новый DataFrame new_df.

@guillermo 

Это верный способ удаления данных в PySpark. Кроме того, еще один способ удаления строк (записей) из DataFrame в PySpark - это использование метода filter(). Этот метод принимает условие (в виде строки или объекта Column) и применяет его к DataFrame, оставляя только строки, которые соответствуют условию.

Например, если нужно удалить строки, где значение в столбце column равно "value", можно использовать такой код:

1

new_df = df.filter(df["column"] != "value")

Этот код создает новый DataFrame new_df, в котором остались только строки, удовлетворяющие условию (значение в столбце column не равно "value").

Оба эти способа (использование drop() и filter()) могут быть использованы для удаления данных в PySpark в зависимости от конкретной задачи и требований.