pyspark的join函数如何一对一连接

答：使用pyspark的join函数进行一对一连接，可以使用以下语法：

joined_df = df1.join(df2, df1.column_name == df2.column_name, 'inner')

其中，df1和df2是需要连接的两个数据框，column_name是两个数据框中需要连接的列名，'inner'表示连接方式为内连接。具体来说，这句代码会返回一个新的数据框joined_df，它包含了df1和df2的所有列以及它们之间的一对一连接结果。

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pyspark dataframe根据商品类目ID 统计不同商品类目ID行为类型为pv的次数，并作为新的一列添加到dataframe上

好的，您的问题是关于如何使用pyspark dataframe根据商品类目ID 统计不同商品类目ID行为类型为pv的次数，并作为新的一列添加到dataframe上。首先，您可以使用groupBy()函数按照商品类目ID进行分组，然后使用agg()函数对每个组进行聚合统计。具体实现方法如下：

from pyspark.sql.functions import count, when

# 假设您的数据集已经被加载到了一个pyspark dataframe中，命名为df
df_pv_count = df.groupBy('商品类目ID').agg(count(when(df.行为类型 == 'pv', True)).alias('pv_count'))

# 将pv_count列添加到原有dataframe中
df_with_pv_count = df.join(df_pv_count, on='商品类目ID', how='left')

这样，您就可以得到一个新的pyspark dataframe，其中包含了每个商品类目ID的行为类型为pv的次数（由pv_count列表示）。