PySparkで条件による行の抽出操作〜filter

2025年1月18日

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。

df.filter(df['UnitPrice']>30).show()

1	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。

df.filter(df['Description']=='unknown').count()

1	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。

# 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)

1 2	# 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。