PySpark：when子句中的多个条件

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PySpark：when子句中的多个条件

python

我想修改当前为空的数据框列（Age）的单元格值，并且仅当另一列（Survived）的对应行的值为0（年龄为空）时才这样做。如果在“存活”列中为1，但在“年龄”列中为空白，那么我将其保留为null。

我尝试使用&&运算符，但没有用。这是我的代码：

tdata.withColumn("Age",  when((tdata.Age == "" && tdata.Survived == "0"), mean_age_0).otherwise(tdata.Age)).show()

有什么建议如何处理吗？谢谢。

错误信息：

SyntaxError: invalid syntax
  File "<ipython-input-33-3e691784411c>", line 1
    tdata.withColumn("Age",  when((tdata.Age == "" && tdata.Survived == "0"), mean_age_0).otherwise(tdata.Age)).show()
                                                    ^

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2020-12-20

共1个答案

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SyntaxError由于Python没有&&运算符，因此会出现错误异常。它具有and，&而后者是在上面创建布尔表达式的正确选择Column（|对于逻辑析取和~逻辑求反）。

您创建的条件也是无效的，因为它不考虑运算符的优先级。&在Python中，优先级高于，==因此必须在表达式中加上括号。

(col("Age") == "") & (col("Survived") == "0")
## Column<b'((Age = ) AND (Survived = 0))'>

顺便说一句，when函数等效于case表达式notWHEN子句。仍然适用相同的规则。连词：

df.where((col("foo") > 0) & (col("bar") < 0))

析取：

df.where((col("foo") > 0) | (col("bar") < 0))

当然，您可以单独定义条件以避免使用括号：

cond1 = col("Age") == "" 
cond2 = col("Survived") == "0"

cond1 & cond2

2020-12-20