我使用的PySpark Pandas DataFrame看起来类似于下图：

| col1 |          col2        | col3 |
|------|----------------------|------|
| 1    |'C:\windows\a\folder1'|  3   |
| 2    |'C:\windows\a\folder2'|  4   |
| 3    |'C:\windows\b\folder1'|  4   |
| 4    |'C:\unix\b\folder2'   |  5   |
| 5    |'C:\unix\a\folder3'   |  4   |

整个数据集相当大（大约55百万行），因此本示例仅为部分。
我尝试根据两个参数从中删除行：

1. col 2是Windows服务器的路径，并且包含文件夹“a”
2. col 3等于不等于3
   最终结果应该是这样的：

| col1 |          col2        | col3 |
|------|----------------------|------|
| 1    |'C:\windows\a\folder1'|  3   |
| 3    |'C:\windows\b\folder1'|  4   |
| 4    |'C:\unix\b\folder2'   |  5   |
| 5    |'C:\unix\a\folder3'   |  4   |

注意：由于它是Unix服务器，因此保留5;由于col 3值为3，因此保留1
由于ps.df.drop()函数不能根据索引删除数据，所以我尝试使用ps.df.filter过滤掉冗余数据。
然而，当我只使用第一个参数测试它时，它找不到任何值：

df.filter(like='\\windows\\a\\', axis=0)

Out[1]:
    | col1  | col2  | col3  |
    |-------|-------|-------|
    | blank | blank | blank |

要检查DataFrame不是我编写的问题：

df[ df.col2.str.contains('\\windows\\a\\', regex=False) ]

Out[2]:
    | col1 |          col2        | col3 |
    |------|----------------------|------|
    | 1    |'C:\windows\a\folder1'|  3   |

我还尝试了ps.sql()函数，但得到了与df.filter()相同的结果。
我不想在我的数据集中使用df.col2.str.contains()函数，因为它对如此大的数据集效率不高。
有人能告诉我为什么df.filter会失败，以及我如何才能在一个有效的庄园删除请求的列吗？