spark sql 不等于

原创

mob649e8161738c 2023-08-23 11:41:47 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob649e8161738c的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Spark SQL不等于操作符

在Spark SQL中，我们经常需要对数据进行过滤和查询。其中，不等于（!=）操作符是一种常用的操作符，用于筛选出不满足特定条件的数据。在本文中，我们将深入探讨Spark SQL中的不等于操作符，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解和应用它。

不等于操作符的基本用法

在Spark SQL中，不等于操作符（!=）用于判断两个表达式是否不相等。它可以用于比较数值、字符串、日期等类型的数据。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用不等于操作符来过滤出不满足特定条件的数据：

```python
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("not_equal_example").getOrCreate()

# 创建示例数据集
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35), ("Dave", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 使用不等于操作符过滤数据
filtered_df = df.filter(df.Age != 30)

# 显示结果
filtered_df.show()

在以上示例中，我们使用SparkSession创建了一个DataFrame，其中包含了姓名和年龄两列。然后，我们使用不等于操作符来过滤出年龄不等于30的数据。最后，我们调用show()方法来显示过滤后的结果。

不等于操作符的高级用法

除了基本的不等于操作符外，Spark SQL还提供了一些高级用法，帮助用户更灵活地进行数据过滤和查询。

不等于空值

在Spark SQL中，空值（null）是一种特殊的值，表示缺少数据。而在不等于操作中，空值的处理与其他不等于操作略有不同。

如果我们使用不等于操作符来比较一个非空值和一个空值，结果将永远为true。例如：

```python
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("not_equal_null_example").getOrCreate()

# 创建示例数据集
data = [("Alice", None), ("Bob", 30), ("Charlie", None), ("Dave", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 使用不等于操作符过滤数据
filtered_df = df.filter(df.Age != None)

# 显示结果
filtered_df.show()

在上述示例中，我们创建了一个包含姓名和年龄两列的DataFrame，并将其中的一些值设置为null。然后，我们使用不等于操作符来过滤出年龄不为null的数据。

不等于多个值

除了比较单个值外，Spark SQL还支持使用不等于操作符来比较多个值。

假设我们有一个DataFrame，包含姓名和年龄两列。现在我们想过滤出年龄既不为30也不为40的数据。我们可以使用不等于操作符的链式调用来实现这个目标：

```python
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("not_equal_multiple_values_example").getOrCreate()

# 创建示例数据集
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35), ("Dave", 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 使用不等于操作符过滤数据
filtered_df = df.filter((df.Age != 30) & (df.Age != 40))

# 显示结果
filtered_df.show()

在上述示例中，我们使用了两个不等于操作符来同时过滤出年龄不等于30和40的数据。注意，我们使用逻辑与（&）操作符将这两个条件连接在一起。