pyspark中a.join(b,a.id=b.id,how='inner')
时间: 2024-02-18 15:03:28 浏览: 16
在 PySpark 中,`a.join(b, a.id == b.id, how='inner')` 表示对两个 DataFrame 进行内连接。具体解释如下:
1. `a` 和 `b` 是要连接的两个 DataFrame。
2. `a.id` 和 `b.id` 表示连接的条件,即连接 `a` 和 `b` 两个 DataFrame 的 `id` 列。
3. `how='inner'` 表示内连接,即只保留在两个 DataFrame 中都存在的记录。
示例代码如下:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("join_example").getOrCreate()
# 创建两个 DataFrame
df1 = spark.createDataFrame([(1, "apple"), (2, "banana"), (3, "orange")], ["id", "fruit"])
df2 = spark.createDataFrame([(1, "red"), (2, "yellow"), (4, "green")], ["id", "color"])
# 对两个 DataFrame 进行内连接
joined_df = df1.join(df2, df1.id == df2.id, how='inner')
# 展示连接结果
joined_df.show()
```
运行结果如下:
```
+---+------+------+
| id| fruit| color|
+---+------+------+
| 1| apple| red|
| 2|banana|yellow|
+---+------+------+
```
可以看到,只有 `df1` 和 `df2` 中都存在的 `id` 才被保留在连接结果中,即 `1` 和 `2`。`3` 和 `4` 在其中一个 DataFrame 中不存在,因此被过滤掉。