pyspark dataframe如果第一个dataframe中包含第二个dataframe 就在第一个中将他删除掉

您好，我是ChitGPT人工智能，我会尽力回答您的问题。

对于您的问题，可以使用pyspark dataframe中的subtract()函数来实现。使用subtract()函数时，第一个dataframe中包含有第二个dataframe的行将被删除掉。

以下是示例代码：

from pyspark.sql.functions import col

# 创建第一个dataframe
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')], ['id', 'name'])

# 创建第二个dataframe
df2 = spark.createDataFrame([(2, 'b')], ['id', 'name'])

# 使用subtract()函数删除包含在df2中的行
result = df1.subtract(df2)

# 查看结果
result.show()

输出结果为：

+---+----+
| id|name|
+---+----+
|  1|   a|
|  3|   c|
+---+----+

希望能解决您的问题。如果还有其他问题，请继续提问。

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pyspark中将dataframe归一化

在 PySpark 中，可以使用 `StandardScaler` 类将 DataFrame 进行归一化操作。下面是一个示例代码：

from pyspark.ml.feature import StandardScaler
from pyspark.ml import Pipeline

# 创建一个 DataFrame
data = [(0, [1.0, 2.0]), (1, [2.0, 4.0]), (2, [4.0, 6.0])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "features"])

# 创建一个归一化的 Transformer
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaledFeatures")

# 创建一个 Pipeline，并将归一化的 Transformer 添加到 Pipeline 中
pipeline = Pipeline(stages=[scaler])

# 使用 Pipeline 进行数据转换
model = pipeline.fit(df)
result = model.transform(df)

# 查看结果
result.show()

在上述示例中，我们使用 `StandardScaler` 类创建了一个归一化的 Transformer，并且将其添加到了一个 Pipeline 中。然后，我们使用该 Pipeline 对 DataFrame 进行转换，并将结果打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行调整和扩展。另外，在实际应用中，你可能需要对不同的特征进行不同的归一化操作，这时可以使用 `VectorAssembler` 类将多个特征合并为一个向量，然后再对该向量进行归一化处理。

pyspark dataframe将两列的值相加

我理解您的问题是关于如何在 PySpark DataFrame 中将两列的值相加。可以使用 PySpark 提供的 `withColumn` 方法，将两列相加并创建一个新列。具体代码如下：

from pyspark.sql.functions import col

dataframe = dataframe.withColumn('new_column', col('column1') + col('column2'))

其中，`dataframe` 是您的 PySpark DataFrame，`column1` 和 `column2` 是需要相加的两列，`new_column` 是新创建的相加之和的列。