条件による行の抽出操作はデータフレームを扱う時によくやることですよね。
今回はPySparkでSpark DataFrameの行を条件によって抽出する方法を紹介します。
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filterで条件による行の抽出
Pandasデータフレームで行を抽出したいときは例えば、df[df["A"]=="aa"]みたいな感じでできましたね。
一応説明しておくと、データフレームdfのA列の値が"aa"のレコード（行）を抽出するコードです。
PySparkでも同じやろと思ってやってみると、見事にエラーがでます。
PySparkではfilterメソッドを使う必要があるんです。
例えば、このようなデータフレームがあるとします。
このときにUnitPrice列が30より大きい行を抽出してみましょう。
それはこのように、df.filterのカッコの中にデータフレームの条件を入力する形になります。
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df.filter(df['UnitPrice']>30).show() |
ただ、行を表示するだけでなく、行数をカウントしたい場合は、抽出したあとに.count()をつければOKです。
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df.filter(df['Description']=='unknown').count() |
ちょっと複雑な処理で集計した値に対して条件を設定する場合は、このように行うこともできます。
下の例は、Desctiption列の値でgroupbyをしてカウントし、そのカウント数が1000以上の場合にソートして表示するというものです。
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# 購入された商品の中で1000回以上購入されている商品を大きい順に並べる df.groupby(df['Description']).count().filter("`count`>=1000").sort(asc("count")).show(truncate=False) |
この場合は、filterのカッコの中はデータフレームdfの条件にはならず、前のカウント結果を使うので、filter("count>=1000")のようになっています。
データフレームの処理はよくやることだと思いますので、PySparkでもうまく扱えるとよいですね！
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英語でもよい方は英語のこのあたりがわかりやすいです。
