如何在PySparkDataFrame中进行模糊搜索？

可以使用 Py Spark 内置的字符串 函数 来进行模糊搜索。其中，使用 like() 函数 可以进行简单的通配符匹配，使用 regexp_extract() 函数 可以进行正则匹配。

下面给出一个示例，假设我们有一个包含人名和其职位的 DataFrame，现在想要根据职位中的关键字进行模糊搜索。

# 导入 PySpark 相关库
from pyspark.sql.functions import col, regexp_extract
# 定义输入数据
data = [("Alice", "Data Scientist"),
        ("Bob", "Software Engineer"),
        ("Charlie", "Data Analyst"),
        ("Dave", "Data Engineer")]
# 将数据转换为 DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "position"])
# 定义模糊搜索关键字
keyword = "data"
# 使用 regexp_extract() 进行模糊搜索
result = df.filter(regexp_extract(col("position"), keyword, 0) != "")
# 显示结果
result.show()
在上述示例中，我们首先导入了 regexp_extract() 和 col() 函数，然后定义了输入数据并将其转换为 DataFrame 格式。接下来，我们定义了要搜索的关键字为 data，使用 regexp_extract() 函数筛选出职位中包含这个关键字的记录，并将结果显示出来。
需要注意的是，如果要使用其他通配符或正则表达式语法，可以修改 regexp_extract() 函数中的参数。