pyspark的join函数不同列名相匹配如何在on参数中表达
时间: 2023-07-15 15:13:42 浏览: 40
在PySpark中,如果要在join函数的on参数中表达不同列名相匹配的操作,可以使用一个元组来指定每个DataFrame中要匹配的列。例如,假设我们有两个DataFrame,一个包含"employee_id"和"name"两列,另一个包含"emp_id"和"salary"两列,如果我们想要在它们之间进行join操作,我们可以在on参数中使用一个元组来指定要匹配的列名,如下所示:
```python
from pyspark.sql.functions import col
df1 = spark.createDataFrame([(1, "Alice"), (2, "Bob")], ["employee_id", "name"])
df2 = spark.createDataFrame([(1, 10000), (2, 20000)], ["emp_id", "salary"])
joined_df = df1.join(df2, (col("employee_id") == col("emp_id")), "inner")
```
在这个例子中,我们使用了一个元组来指定要匹配的列名,即(col("employee_id") == col("emp_id"))。这样,我们就可以在不同列名的DataFrame之间执行join操作了。
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pyspark的join函数多个不同列名相匹配如何在on参数中表达
您可以使用Spark SQL的语法,在join的参数on中使用"."指定列名,例如:
```
df1.join(df2, df1.column1 == df2.columnA and df1.column2 == df2.columnB)
```
这将会在两个数据集中匹配column1和columnA,以及column2和columnB。 如果两个数据集中的列名不同,则可以在列名前加上相应的别名,例如:
```
df1.join(df2, df1.column1 == df2.alias("columnC").columnC)
```
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。