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Restituisce un nuovo dataframe contenente l'unione di righe in questo oggetto e un altro dataframe.
Sintassi
unionByName(other: "DataFrame", allowMissingColumns: bool = False)
Parametri
| Parametro | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
other |
DataFrame | Un altro dataframe che deve essere combinato. |
allowMissingColumns |
bool, facoltativo, false predefinito | Specificare se consentire colonne mancanti. |
Restituzioni
DataFrame: nuovo dataframe contenente le righe combinate con le colonne corrispondenti dei due dataframe specificati.
Note
Questo metodo esegue un'operazione di unione su entrambi i dataframe di input, risolvendo le colonne in base al nome anziché alla posizione. Se allowMissingColumns è True, le colonne mancanti verranno riempite con null.
Examples
df1 = spark.createDataFrame([[1, 2, 3]], ["col0", "col1", "col2"])
df2 = spark.createDataFrame([[4, 5, 6]], ["col1", "col2", "col0"])
df1.unionByName(df2).show()
# +----+----+----+
# |col0|col1|col2|
# +----+----+----+
# | 1| 2| 3|
# | 6| 4| 5|
# +----+----+----+
df1 = spark.createDataFrame([[1, 2, 3]], ["col0", "col1", "col2"])
df2 = spark.createDataFrame([[4, 5, 6]], ["col1", "col2", "col3"])
df1.unionByName(df2, allowMissingColumns=True).show()
# +----+----+----+----+
# |col0|col1|col2|col3|
# +----+----+----+----+
# | 1| 2| 3|NULL|
# |NULL| 4| 5| 6|
# +----+----+----+----+