如何根据 pyspark/python 中的值过滤 dataframe？

Question

我有一个如下所示的 dataframe。 我想读取 dataframe 并根据开始时间过滤记录并存储在不同的数据框中。

输入方向

name      start_time
AA        2022-11-16
AAA       2022-11-15
BBB       2022-11-14

例如：我需要根据开始时间存储每条记录，这意味着所有，第 16 个日期开始时间记录应该 go 到一个 dataframe 等等。

OUTPUT 东风

df1 = ["Store 2022-11-16 record"]
df2 = ["Store 2022-11-15 record"]
df3 = ["Store 2022-11-14 record"]

Answer 1

好吧，技术上是重复的，但我不知道如何报告，但我认为这可行：

df = pd.DataFrame({"name" : ["AA", "AAA", "BBB"], 
"start_time" : ["2022-11-16"," 2022-11-15", "2022-11-14"]})

dfs = dict(tuple(df.groupby('start_time')))

dfs

你可以 select 每个 DataFrame 由开始时间：

print (dfs['2022-11-14''])

    name    start_time
2   BBB 2022-11-14