在处理海量数据时，快速、高效地查找对应数据至关重要。和关系型数据库中的 like 操作类似，在 PySpark 中可以使用 contains 操作来实现类似的功能。本文将从以下几个方面阐述 PySpark 中 contains 操作的使用：
一、contains操作的语法
使用 contains 操作需要先导入 pyspark.sql.functions 包，其语法如下：
from pyspark.sql.functions import *
contains(col, substr)
其中，col 表示要检索的列，substr 表示要检索的字符串。
二、使用contains操作进行过滤
使用 contains 操作可方便地实现对 DataFrame 的过滤，使用 filter 指令进行筛选。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("contains操作示例").getOrCreate()
# 读取数据
df = spark.read.csv("/path/to/data/file.csv", header=True, inferSchema=True)
# 进行contains操作过滤
resultDF = df.filter(contains(df['column_name'], "substring"))
上述代码中，使用 contains 操作筛选了 column_name 中包含 "substring" 的行。
三、使用contains操作进行查找
使用 contains 操作还可以实现对 DataFrame 的查找，使用 select 指令进行选取。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("contains操作示例").getOrCreate()
# 读取数据
df = spark.read.csv("/path/to/data/file.csv", header=True, inferSchema=True)
# 对列进行contains操作查找
resultDF = df.select("*").where(contains(df['column_name'], "substring"))
上述代码中，使用 contains 操作选取了 column_name 中包含 "substring" 的列，并将结果保存至 resultDF 中。
四、使用contains操作进行计数
使用 contains 操作还可以方便地进行对数据中包含特定字符串的计数，并将结果保存至新的 DataFrame 中。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("contains操作示例").getOrCreate()
# 读取数据
df = spark.read.csv("/path/to/data/file.csv", header=True, inferSchema=True)
# 对列进行contains操作并计数
countDF = df.select(count(when(contains(df['column_name'], "substring"), True)).alias("count"))
上述代码中，使用 contains 操作计算了 column_name 中包含 "substring" 的行数，并将结果保存至 countDF 中。
五、contains操作的参数应用
在 contains 操作中，substr 参数还支持使用 Python 正则表达式进行操作。通过使用正则表达式，可以实现更加精准的筛选。
例如，以下代码可以实现筛选出 column_name 中以 "substring" 开头的行：
df.filter(df.column_name.rlike("^substring"))
此外，contains 操作也支持指定忽略大小写等参数：
contains(df.column_name, "Substring", caseSensitive=False)
六、总结
使用 contains 操作可以方便地实现对大量数据的快速查询和筛选，同时还支持使用正则表达式等高级语法。在实际应用中，广泛运用 contains 操作可以帮助我们处理大规模数据更加高效便捷。
