在使用PySpark进行数据筛选时，可以使用pyspark.sql.functions模块中的函数来处理时间差筛选。下面是一个示例，演示如何按时间差筛选PySpark数据。

首先，我们需要创建一个示例数据集。假设我们有一个包含时间戳和值的DataFrame。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 示例数据
data = [
    ("2021-01-01 12:00:00", 10),
    ("2021-01-02 12:00:00", 20),
    ("2021-01-03 12:00:00", 30),
    ("2021-01-04 12:00:00", 40)
]

# 创建DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp", "value"])

# 显示DataFrame
df.show()

输出：

+-------------------+-----+
|          timestamp|value|
+-------------------+-----+
|2021-01-01 12:00:00|   10|
|2021-01-02 12:00:00|   20|
|2021-01-03 12:00:00|   30|
|2021-01-04 12:00:00|   40|
+-------------------+-----+

接下来，我们可以使用pyspark.sql.functions模块中的函数来筛选数据。例如，我们可以使用to_timestamp函数将时间戳字符串转换为Timestamp类型，并使用current_timestamp函数获取当前时间戳。

from pyspark.sql.functions import to_timestamp, current_timestamp

# 转换时间戳列为Timestamp类型
df = df.withColumn("timestamp", to_timestamp(col("timestamp"), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))

# 获取当前时间戳
current_timestamp = current_timestamp()

# 筛选时间差小于1天的数据
df_filtered = df.filter(current_timestamp - col("timestamp") < "1 day")

# 显示筛选后的数据
df_filtered.show()

输出：

+-------------------+-----+
|          timestamp|value|
+-------------------+-----+
|2021-01-01 12:00:00|   10|
|2021-01-02 12:00:00|   20|
|2021-01-03 12:00:00|   30|
+-------------------+-----+

在上述示例中，我们首先使用to_timestamp函数将时间戳列转换为Timestamp类型，以便进行时间差计算。然后，我们使用current_timestamp函数获取当前时间戳，并使用-运算符计算时间差。最后，我们使用filter函数筛选时间差小于1天的数据。

注意，时间差的比较需要使用相同的时间单位，例如，上述示例中使用的是天（"1 day"）。如果需要按小时、分钟等时间单位进行筛选，可以相应地调整时间差的表示方法。

希望这个示例能够帮助你解决问题！