合并两个dataframes pyspark

合并两个dataframes是指将两个数据框按照某个共同的列或索引进行合并，生成一个新的数据框。在pyspark中，可以使用join操作来实现数据框的合并。

在pyspark中，有多种方式可以合并两个dataframes，常用的有以下几种：

1. Inner Join（内连接）：只保留两个dataframes中共同的行。df_merged = df1.join(df2, on='common_column', how='inner')
   • 概念：内连接是指只保留两个dataframes中共同的行。
   • 优势：内连接可以用于过滤掉不相关的数据，只保留相关的数据。
   • 应用场景：当需要获取两个dataframes中共同的数据时，可以使用内连接。
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2. Left Join（左连接）：保留左侧dataframe的所有行，同时将右侧dataframe中与左侧dataframe匹配的行合并。df_merged = df1.join(df2, on='common_column', how='left')
   • 概念：左连接是指保留左侧dataframe的所有行，同时将右侧dataframe中与左侧dataframe匹配的行合并。
   • 优势：左连接可以用于保留左侧dataframe的所有数据，同时添加右侧dataframe中匹配的数据。
   • 应用场景：当需要保留左侧dataframe的所有数据，并添加右侧dataframe中匹配的数据时，可以使用左连接。
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3. Right Join（右连接）：保留右侧dataframe的所有行，同时将左侧dataframe中与右侧dataframe匹配的行合并。df_merged = df1.join(df2, on='common_column', how='right')
   • 概念：右连接是指保留右侧dataframe的所有行，同时将左侧dataframe中与右侧dataframe匹配的行合并。
   • 优势：右连接可以用于保留右侧dataframe的所有数据，同时添加左侧dataframe中匹配的数据。
   • 应用场景：当需要保留右侧dataframe的所有数据，并添加左侧dataframe中匹配的数据时，可以使用右连接。
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4. Full Outer Join（全外连接）：保留两个dataframes的所有行，并将不匹配的行填充为null。df_merged = df1.join(df2, on='common_column', how='outer')
   • 概念：全外连接是指保留两个dataframes的所有行，并将不匹配的行填充为null。
   • 优势：全外连接可以用于保留两个dataframes的所有数据，并将不匹配的行填充为null。
   • 应用场景：当需要保留两个dataframes的所有数据，并将不匹配的行填充为null时，可以使用全外连接。
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以上是合并两个dataframes的常用方法和相关信息。在pyspark中，还有其他一些高级的合并方式，如交叉连接（Cross Join）和自然连接（Natural Join），根据具体需求选择合适的方法进行合并。