pyspark中join函数left, leftouter, left_outer的区别

pyspark中join函数left, leftouter, left_outer都是用于将两个DataFrame按照指定的条件进行连接操作的函数。它们的区别在于对于左侧DataFrame中没有匹配到右侧DataFrame的数据处理方式不同。

left_join是左外连接，它会返回左侧DataFrame中所有数据，加上右侧DataFrame中匹配上的数据。如果没有匹配上，填充为null。

leftouter和left_outer都是左外连接，和left_join的区别是对于左侧DataFrame中没有匹配到右侧DataFrame的数据，填充方式不同。leftouter是用null填充，而left_outer是用NaN填充。

相关问题

pyspark中join函数的left_semi参数详解

好的，关于pyspark中join函数的left_semi参数，它表示只返回左表符合条件的记录，而右表的列会被忽略。具体来说，left_semi参数会返回左表中与右表匹配的记录，但是只会返回左表的列，右表的列会被丢弃。这个参数通常用于进行数据的过滤和筛选，以达到特定的业务和分析目的。值得注意的是，left_semi参数只适用于inner join或left outer join，而对于right outer join或full outer join则无法使用。希望这个解释能为您提供帮助。

pyspark的join函数的on如何使用多个列连接

在PySpark中，可以使用`join`函数将两个DataFrame连接起来。要使用多个列连接，可以将列名以列表的形式传递给`on`参数。例如，假设我们有两个DataFrame df1 和 df2，其中 df1 包含列 a 和 b，df2 包含列 c 和 d，我们希望将它们基于 a、b 和 c 进行连接，可以使用以下代码：

joined_df = df1.join(df2, on=['a', 'b', 'c'], how='inner')

在上面的代码中，参数 `how` 用于指定连接类型。可以使用 'inner'、'left'、'right' 或 'outer' 分别表示内连接、左连接、右连接和全连接。默认情况下，连接类型为 'inner'。