为什么 spark 无法识别我的 "dataframe boolean expression"？

Question

环境

pyspark 2.1.0
python 3.5.2

问题

我有一个包含多个条件的连接：

join_cond = [
    (col("ltmr1.anc_ref") == col("global.anc_ref") &
     col("global.straight_distance") >= args.radius_1 &
     col("global.straight_distance") <= args.radius_2)
]

后面会用到：

ltm_r1_in_r2 = data_with_straight_distance.alias("global") \
    .join(
        less_than_min_r1.select(
            col("anc_ref"),
            col("num_rep")
        ).alias("ltmr1"),
        join_cond,
        "leftsemi"
)

程序在以下行失败：

col("global.straight_distance") >= args.radius_1 &

其中 args 是来自 argparse 的元组。

相关堆栈跟踪：

  File "/mnt/mesos/sandbox/full_load.py", line 114, in full_load
    col("global.straight_distance") >= args.radius_1 &
  File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/column.py", line 635, in __nonzero__
ValueError: Cannot convert column into bool: please use '&' for 'and', '|' for 'or', '~' for 'not' when building DataFrame boolean expressions.

为什么 spark 无法识别我的情况，我应该如何纠正？

Answer 1

尝试将每个条件语句放在括号内

join_cond = [
    ((col("ltmr1.anc_ref") == col("global.anc_ref")) &
     (col("global.straight_distance") >= args.radius_1) &
     (col("global.straight_distance") <= args.radius_2))
]

Answer 2

以下是预期的输出：

join_cond = [
    col("ltmr1.anc_ref") == col("global.anc_ref"),
    col("global.distance") >= args.radius_1,
    col("global.distance") <= args.radius_2
]

为什么 spark 无法识别我的 "dataframe boolean expression"？

Why does spark not recognize my "dataframe boolean expression"?

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