uniãoNome

Devolve um novo DataFrame contendo a união de linhas neste e noutro DataFrame.

Sintaxe

unionByName(other: "DataFrame", allowMissingColumns: bool = False)

Parâmetros

Parâmetro Tipo Descrição
other DataFrame Outro DataFrame que precisa de ser combinado.
allowMissingColumns bool, opcional, por defeito False Especifique se deve permitir colunas em falta.

Devoluções

DataFrame: Um novo DataFrame contendo as linhas combinadas com as colunas correspondentes dos dois DataFrames dados.

Notes

Este método realiza uma operação de união em ambos os DataFrames de entrada, resolvendo as colunas pelo nome (em vez da posição). Quando allowMissingColumns é Verdadeiro, as colunas em falta serão preenchidas com nulo.

Exemplos

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|
# +----+----+----+----+
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