pyspark两个数据帧中的列比较

要比较两个PySpark数据帧中的列，可以使用`join`函数将它们连接在一起，然后使用`when`和`otherwise`函数进行条件比较。

例如，如果你有两个数据帧`df1`和`df2`，它们都有一个名为`col_name`的列，你可以使用以下代码来比较它们：

from pyspark.sql.functions import when

# 将两个数据帧按照col_name列进行连接
joined_df = df1.join(df2, on='col_name', how='inner')

# 使用when和otherwise函数进行条件比较
compared_df = joined_df.select('col_name', when(joined_df.df1_col == joined_df.df2_col, 'equal').otherwise('not equal').alias('comparison'))

在这个例子中，我们将两个数据帧按照`col_name`列进行内连接，并使用`when`和`otherwise`函数将比较结果存储在`comparison`列中。如果两个列相等，该列的值将为`equal`，否则为`not equal`。

相关问题

Python合并两个数据帧

要合并两个数据帧，可以使用 pandas 库中的 merge() 函数或 concat() 函数。

1. 使用 merge() 函数

merge() 函数可根据共有的列将两个数据帧合并为一个。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})

# 使用 merge() 函数合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(merged_df)

输出结果为：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

注意，上面的示例中，由于两个数据帧的 “value” 列名称相同，所以在合并时，自动为它们添加了后缀 _x 和 _y。

2. 使用 concat() 函数

concat() 函数可将多个数据帧按行或列方向合并为一个。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'], 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], 'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'], 'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# 使用 concat() 函数按行方向合并两个数据帧
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

print(merged_df)

输出结果为：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
0  A4  B4  C4  D4
1  A5  B5  C5  D5
2  A6  B6  C6  D6
3  A7  B7  C7  D7

注意，上面的示例中，由于两个数据帧的列名称相同，所以在合并时，自动沿着行或列方向将它们拼接在一起。如果要在合并时保留原有的列名称，可以使用 concat() 函数的 keys 参数。

pandas中，一个数据帧包含另一个数据帧，剔除两个数据帧重复部分的方法

可以使用 pandas 的 merge() 函数来合并两个数据帧，同时指定去除重复的列。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7]})

# 合并两个数据帧，去除重复部分
result = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='outer', indicator=True)
result = result[result['_merge'] == 'left_only']

# 输出结果
print(result)

运行结果如下：

   A  B     _merge
0  1  4  left_only

当然，这只是一个简单的示例，实际上根据你的具体需求，可能需要调整 merge() 函数的参数，以达到更好的去重效果。