pyspark的join函数当右表有多行匹配到了坐表时如何只选择一行匹配

我们可以使用pyspark的join函数的一些可选参数来控制匹配结果。具体来说，我们可以使用join函数中的how参数，将其设置为“left_semi”或“left_anti”，以只选择左表中存在或不存在的行。例如，当右表有多行匹配到左表时，我们可以使用如下代码来选择唯一的匹配行：

df1.join(df2, ["key"], "left_semi")

其中，“key”是我们要使用的连接键。”left_semi”表示只选择左表中存在的行。这将排除右表中多余的匹配行。

相关问题

pyspark的join函数当右表有多行匹配到了左表时如何只选择右表的一行匹配

可以使用pyspark的dropDuplicates函数来去除右表匹配到的重复行，然后再进行join操作。具体实现方式如下：

# 假设左表为left_df，右表为right_df，join键为key
# 选择右表的第一行匹配
right_df_first = right_df.dropDuplicates([key]).groupBy(key).first()
joined_df = left_df.join(right_df_first, on=key, how='left')

这样就可以保证当右表有多行匹配到左表时，只选择右表的第一行作为匹配结果，而其他匹配的行将会被去除掉。