Pyspark-数据帧中的动态where子句

是否可以在数据帧中执行动态“where/filter”？ 我正在运行“like”操作来删除与特定字符串匹配的项

eventsDF.where(
    ~eventsDF.myColumn.like('FirstString%') &
    ~eventsDF.myColumn.like('anotherString%')
).count()

但是，我需要根据来自另一个数据帧/列表的字符串进行筛选

我想要的解决方案（实际上不起作用）涉及一个接收索引的函数

#my_func[0] = "FirstString"
#my_func[1] = "anotherString"

def my_func(n):
   return str(item[n])

newDf.where(
   ~newDf.useragent.like(str(my_func(1))+'%')
).count()

但我通过传递一个范围（主要是因为它是一个列表而不是一个整数）来努力使它工作

---

我不想使用“exec”或“eval”来执行它

str_likes=[~df.column.like（s）表示字符串中的s]

然后将其简化为一个表达式

reduce（lambda x，y:x&y，str_likes）

这有点难看，但你想怎么做就怎么做。您也可以在for循环中这样做

bool_expr = ~df.column.like(strings[0])
for s in strings[1:]:
    bool_expr &= ~df.column.like(s)
df.where(bool_expr).count()

bool_expr = ~df.column.like(strings[0])
for s in strings[1:]:
    bool_expr &= ~df.column.like(s)
df.where(bool_expr).count()