pyspark dataframe leftjoin 文心快码BaiduComate 在PySpark中,left join(也称为左连接)是一种用于合并两个DataFrame的操作,它会基于指定的连接键将左DataFrame中的所有行与右DataFrame中的匹配行合并。如果右DataFrame中没有匹配的行,则结果DataFrame中的对应列将包含null值。 以下是关于
join(df2, on="key", how="left"): 这行代码将df1和df2根据key列进行左连接。 how="left": 表示左连接,即返回df1的所有行,以及df2中匹配的行。 参考链接 Pyspark DataFrame Join 通过这种方式,你可以在Pyspark中实现类似Excel的"vlookup"功能。
createDataFrame方法用于从已经存在的数据创建一个 DataFrame。 步骤4: 执行左连接操作 你可以依次将 DataFrame 进行左连接。以下代码展示了如何进行左连接操作: # 首先进行 df1 和 df2 的左连接left_join_1=df1.join(df2,on='id',how='left')# 再将结果与 df3 进行左连接final_result=left_join_1.join(df...
创建DataFrame。 执行左连接。 显示结果。 示例代码 以下是一个简单的示例,展示如何在PySpark中执行左连接: frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Left Join Example")\.getOrCreate()# 创建顾客表DataFramecustomers_data=[(1,"Alice"),(2,"Bob"),(3,"Cath...
# 定义连接条件 condition = [df1.column1 == df2.column1, df1.column2 == df2.column2] # 进行左连接 result = df1.join(df2, condition, "left") 在上述代码中,column1和column2是连接两个表的条件列名。result是左连接后的结果DataFrame。
PySpark SQL 连接具有以下语法,可以直接从 DataFrame 访问。 join(self, other, on=None, how=None) 复制 join()操作接受如下参数并返回DataFrame。 参数other:连接的右侧 参数on:连接列名称的字符串 参数如何:默认inner。必须是inner,cross,outer,full,full_outer,left,left_outer,right,right_outer,left_semi, ...
pyspark的dataframe使用聚合操作和pandas的比较像,如下的格式: df2 = df1.groupby('列名1', '列名2').agg(count(df1.列1).alias('新列名'), sum(df1.列2).alias('新列名'), sum(df1.列3).alias('新列名')) 如何改列名。注意这里面是旧列名在前,新列名在后,有点特殊 df.withColumnRenamed('旧列...
可以传递一个或多个列名作为参数。 df.groupBy('name').count().show() Join 操作使用join() 方法可以将两个 DataFrame 进行连接操作,根据指定的连接条件将两个 DataFrame 中的数据进行合并。可以传递连接条件和连接类型作为参数。常见的连接类型有 inner、left_outer、right_outer 和 full_outer 等。
df2 = spark.createDataFrame([(1, "X"), (2, "Y"), (4, "Z")], ["id", "new_value"]) joined_df = df1.join(df2, "id", "left") 在上面的代码中,通过指定连接键"id"和连接类型"left",将df1和df2连接成一个新的数据帧joined_df。连接类型可以是"inner"、"outer"、"left"或"right",...
("Charlie",35)]left_df=spark.createDataFrame(left_data,["name","age"])# 创建右边数据集right_data=[("Alice","Engineer"),("Dave","Teacher")]right_df=spark.createDataFrame(right_data,["name","profession"])# 执行左外连接操作result_df=left_df.join(right_df,on="name",how="left")# ...