pyspark使用join函数中on参数如何指定两个不同名称列

在使用pyspark中的join函数中，可以使用on参数指定两个不同名称的列进行匹配。具体语法如下：

df1.join(df2, df1.column1 == df2.column2, 'inner')

其中，df1和df2分别为需要进行join操作的两个DataFrame，column1和column2分别为两个不同名称的列，'inner'表示为join操作的类型，可以根据需要进行修改。在此示例中，使用'=='运算符进行列匹配。

相关问题

pyspark使用join函数中on参数如何制定两个不同名称列

的连接条件？

你可以通过传递一个列表，其中包含两个元素，每个元素都表示需要连接的列的名称。例如，假设你有两个数据框：df1和df2，分别包含列名为“id”和“key”的列。要将它们连接在一起，你可以使用如下语法：

df_join = df1.join(df2, on=['id', 'key'], how='inner')

在这个例子中，我们指定了“id”和“key”列作为连接条件。这将返回一个新的数据框df_join，其中包含df1和df2的所有列，但是只保留那些符合连接条件的行。

pyspark使用join函数中on参数如何指定多个表达式

在 PySpark 中，可以使用 `join()` 函数来将两个数据集连接起来，`on` 参数用来指定连接时的条件。如果要指定多个表达式作为连接条件，需要使用 `pyspark.sql.functions` 中的 `and()` 函数来将多个条件组合起来。示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import col, and_

# 假设有两个数据集 df1 和 df2，需要将它们按照多个条件连接起来
# 假设第一个条件是 df1.col1 = df2.col2，第二个条件是 df1.col3 = df2.col4
joined_df = df1.join(df2, 
                     on=and_(col("df1.col1") == col("df2.col2"), 
                             col("df1.col3") == col("df2.col4")), 
                     how="inner")

上述代码中，使用了 `col()` 函数来指定列名，`and_()` 函数将两个条件连接起来，然后将 `and_()` 函数作为 `on` 参数传递给 `join()` 函数。最终返回连接后的数据集 `joined_df`。