Condividi tramite

unire

Crea un join con un altro dataframe usando l'espressione di join specificata.

Sintassi

join(other: "DataFrame", on: Optional[Union[str, List[str], Column, List[Column]]] = None, how: Optional[str] = None)

Parametri

Parametro Tipo Descrizione
other DataFrame Lato destro del join.
on str, list o Column, facoltativo stringa per il nome della colonna di join, un elenco di nomi di colonna, un'espressione di join (colonna) o un elenco di colonne. Se on è una stringa o un elenco di stringhe che indicano il nome delle colonne join, le colonne devono esistere su entrambi i lati ed esegue un equi join.
how str, facoltativo predefinito inner. Deve essere uno di: inner, crossouter, full, fullouter, , full_outer, leftleftouterleft_outerrightrightouterright_outersemileftsemileft_semi, antie . leftantileft_anti

Restituzioni

DataFrame: dataframe aggiunto.

Examples

import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql import Row
df = spark.createDataFrame([Row(name="Alice", age=2), Row(name="Bob", age=5)])
df2 = spark.createDataFrame([Row(name="Tom", height=80), Row(name="Bob", height=85)])

df.join(df2, "name").show()
# +----+---+------+
# |name|age|height|
# +----+---+------+
# | Bob|  5|    85|
# +----+---+------+

joined = df.join(df2, df.name == df2.name, "outer").sort(sf.desc(df.name))
joined.show()
# +-----+----+----+------+
# | name| age|name|height|
# +-----+----+----+------+
# |  Bob|   5| Bob|    85|
# |Alice|   2|NULL|  NULL|
# | NULL|NULL| Tom|    80|
# +-----+----+----+------+

df.alias("a").join(
    df.alias("b"), sf.col("a.name") == sf.col("b.name"), "outer"
).sort(sf.desc("a.name")).select("a.name", "b.age").show()
# +-----+---+
# | name|age|
# +-----+---+
# |  Bob|  5|
# |Alice|  2|
# +-----+---+
  • Last updated on