在Spark 中,拼接数据通常是通过join方法实现。假设我们有两个 DataFrame:df1和df2,包含用户信息和订单信息,我们希望将它们基于用户 ID 进行拼接。以下是一个示例: AI检测代码解析 # 示例 DataFrame df1data1=[("1","Alice","New York"),("2","Bob","Los Angeles"),("3","Cathy","Chicago")]columns1=...
frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sqlimportfunctionsasF# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("DataFrame Join Example")\.getOrCreate()# 创建员工 DataFrameemployees_data=[(1,"John",30,1001),(2,"Jane",25,1002),(3,"Sam",35,1001),]employees_columns=["id","name","...
dataframe apache-spark join pyspark multiple-columns 我有一个类似下面的Spark dataframe: 另外,还有一个dataframe: 我预期的输出如下。我需要在原始数据dataframe中有条件地添加两列,其中:“offeramount1”=(金额)的75%“offeramont2”=(数量)的65% 只有当代码不在“exclusioncode”中时,才能提供此报价 我可以使...
deptDF = spark.createDataFrame(data=dept, schema = deptColumns) deptDF.printSchema() deptDF.show(truncate=False) 运行结果: Emp Dataset +---+---+---+---+---+---+---+ |emp_id|name |superior_emp_id|year_joined|emp_dept_id|gender|salary| +---+---+---+---+---+---+-...
Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 回到导航 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) : DataFrame def join(right : DataFrame, joinExprs : Column, joinType : String) : DataFrame ...
使用给定列与另一个DataFrame进行等价联接。 将具有谓词的交叉联接指定为内部联接。 如果要显式执行交叉联接,crossJoin请使用 方法。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameJoin(Microsoft.Spark.Sql.DataFrame right, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> usingColumns,stringjoinType ="inner"); ...
df1.join(df2, "join_field") 其中,df1和df2是要连接的两个DataFrame,"join_field"是连接字段。 Join操作的分类: Inner Join:返回两个DataFrame中连接字段匹配的行。 Left Outer Join:返回左侧DataFrame中所有行和右侧DataFrame中连接字段匹配的行。 Right Outer Join:返回右侧DataFrame中所有行和左侧DataFrame中连接...
1) join(right: Dataset[_]): DataFrame 2) join(right: Dataset[_], usingColumn: String): DataFrame 3) join(right: Dataset[_], usingColumns: Seq[String]): DataFrame 4) join(right: Dataset[_], usingColumns: Seq[String], joinType: String): DataFrame ...
JoinOperator GroupByOperator ReduceSinkOperator` Operator在Map Reduce阶段之间的数据传递都是一个流式的过程。每一个Operator对一行数据完成操作后之后将数据传递给childOperator计算。 由于Join/GroupBy/OrderBy均需要在Reduce阶段完成,所以在生成相应操作的Operator之前都会先生成一个ReduceSinkOperator,将字段组合并序列化...
select and selectExpr allow you to do the DataFrame equivalent of SQL queries on a table of data: # Pythondf.select("DEST_COUNTRY_NAME").show(2)# in SQLSELECTDEST_COUNTRY_NAME,ORIGIN_COUNTRY_NAMEFROMdfTableLIMIT2 you can refer to columns in a number of different ways; all you need to...