我如何比较 PySpark 中另一个 dataframe 的列

Question

我有两个数据框：
首先是 AVG 值：

+----------+-----+  
| Category | AVG |  
+----------+-----+  
| Categ    | 1.0 |  
+----------+-----+  
| Categ2   | 0.5 | 
+----------+-----+
... 

...
第二个有闲置类别：Category、Name、Price
问题是：如何从第一个表中删除所有价格低于平均价格的记录？
我试过这样：

dataGreaterAvge = data.where(data.Price >= avgCategoryPrice.where(data.Category == avgCategoryPrice.Category).collect()[0]["avg(Price)"])

dataGreaterAvge  - First dataframe
data - Second dataframe

但是，这并不能正常工作，因为它只从平均值表中获取第一个元素的值

Answer 1

Spark 像 SQL 一样工作......所以......

首先，您需要加入数据框。

a = df1.alias('a')
b = df2.alias('b')
df_joined = a.join(b, a.Category == b.Category)

那么您将能够正确过滤

from pyspark.sql import functions as f

df_joined.select(col('a.category'),col('a.AVG'))\
         .where(col('a.AVG') > f.avg(col('b.avg')).groupBy(col('a.AVG'))