Python 数据帧值与pyspark中的数字进行比较

我有一个数据帧，其中只有一个值，我想将它与数值进行比较，并根据它提出一个错误

大概是这样的：

df=spark.sql("""
select count(1) as count_check from schema.table) 
""")

df.select("count_check").show()


if df.value == 0:
    print("ALL GOOD")
else:
    raise Exception("ATAR DATA MISMATCH, RESULT COUNT IS NOT ZERO!")

我可以使用show（）打印它，但无法正确比较，因为一个是数据帧，另一个是整数。

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请告知。

您需要收集要在python上下文中使用的Dataframe列值

df=spark.sql（'从schema.table'中选择count（1）作为count\u检查）
value=df.collect（）[0][0]
如果值==0：
打印（“一切正常”）
其他：
引发异常（“ATAR数据不匹配，结果计数不是零！”）

我尝试了“value=df.select（“count\u check”）.first（）[0]”来获取数据，它似乎起到了作用。在这两种方法中，都会得到相同的结果，因为您的select只返回1行。并检查您的代码，您使用SELECT两次，只需要一次。