esiste (DataFrame)

Restituisce un Column oggetto per una sottoquery EXISTS.

Sintassi

exists()

Restituzioni

Column Column: oggetto che rappresenta una sottoquery EXISTS.

Note

Il exists metodo consente di creare una colonna booleana che verifica la presenza di record correlati in una sottoquery. Se applicato all'interno di , DataFramequesto metodo consente di filtrare le righe in base all'esistenza di record corrispondenti nel set di dati correlato. L'oggetto risultante Column può essere usato direttamente nelle condizioni di filtro o come colonna calcolata.

Examples

data_customers = [
    (101, "Alice", "USA"), (102, "Bob", "Canada"), (103, "Charlie", "USA"),
    (104, "David", "Australia")
]
data_orders = [
    (1, 101, "2023-01-15", 250), (2, 102, "2023-01-20", 300),
    (3, 103, "2023-01-25", 400), (4, 101, "2023-02-05", 150)
]
customers = spark.createDataFrame(
    data_customers, ["customer_id", "customer_name", "country"])
orders = spark.createDataFrame(
    data_orders, ["order_id", "customer_id", "order_date", "total_amount"])

from pyspark.sql import functions as sf
customers.alias("c").where(
    orders.alias("o").where(
        sf.col("o.customer_id") == sf.col("c.customer_id").outer()
    ).exists()
).orderBy("customer_id").show()
# +-----------+-------------+-------+
# |customer_id|customer_name|country|
# +-----------+-------------+-------+
# |        101|        Alice|    USA|
# |        102|          Bob| Canada|
# |        103|      Charlie|    USA|
# +-----------+-------------+-------+

customers.alias("c").where(
    ~orders.alias("o").where(
        sf.col("o.customer_id") == sf.col("c.customer_id").outer()
    ).exists()
).orderBy("customer_id").show()
# +-----------+-------------+---------+
# |customer_id|customer_name|  country|
# +-----------+-------------+---------+
# |        104|        David|Australia|
# +-----------+-------------+---------+