在处理海量数据时，快速、高效地查找对应数据至关重要。和关系型数据库中的like操作类似，在pyspark中可以使用contains操作来实现类似的功能。本文将从以下几个方面阐述pyspark中contains操作的使用：
一、contains操作的语法
使用contains操作需要先导入pyspark.sql.functions包，其语法如下：
from pyspark.sql.functions import *
contains(col,substr)
其中，col表示要检索的列，substr表示要检索的字符串。
二、使用contains操作进行过滤
使用contains操作可方便地实现对DataFrame的过滤，使用filter指令进行筛选。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("contains操作示例").getOrCreate()
# 读取数据
df = spark.read.csv("/path/to/data/file.csv", header=True, inferSchema=True)
# 进行contains操作过滤
resultDF = df.filter(contains(df['column_name'], "substring"))
上述代码中，使用contains操作筛选了column_name中包含”substring”的行。
三、使用contains操作进行查找
使用contains操作还可以实现对DataFrame的查找，使用select指令进行选取。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("contains操作示例").getOrCreate()
# 读取数据
df = spark.read.csv("/path/to/data/file.csv", header=True, inferSchema=True)
# 对列进行contains操作查找
resultDF = df.select("*").where(contains(df['column_name'], "substring"))
上述代码中，使用contains操作选取了column_name中包含”substring”的列，并将结果保存至resultDF中。
四、使用contains操作进行计数
使用contains操作还可以方便地进行对数据中包含特定字符串的计数，并将结果保存至新的DataFrame中。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("contains操作示例").getOrCreate()
# 读取数据
df = spark.read.csv("/path/to/data/file.csv", header=True, inferSchema=True)
# 对列进行contains操作并计数
countDF = df.select(count(when(contains(df['column_name'], "substring"), True)).alias("count"))
上述代码中，使用contains操作计算了column_name中包含”substring”的行数，并将结果保存至countDF中。
五、contains操作的参数应用
在contains操作中，substr参数还支持使用Python正则表达式进行操作。通过使用正则表达式，可以实现更加精准的筛选。
例如，以下代码可以实现筛选出column_name中以”substring”开头的行：
df.filter(df.column_name.rlike("^substring"))
此外，contains操作也支持指定忽略大小写等参数：
contains(df.column_name, "Substring", caseSensitive=False)
六、总结
使用contains操作可以方便地实现对大量数据的快速查询和筛选，同时还支持使用正则表达式等高级语法。在实际应用中，广泛运用contains操作可以帮助我们处理大规模数据更加高效便捷。
原创文章，作者：EJHX，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/134573.html
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