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在比较没有键列的PySpark数据帧时,有没有完全外连接的替代方法?

在PySpark中,如果你想要在没有键列的数据帧之间执行类似于完全外连接的操作,你可以使用uniondistinct组合来实现。这种方法不是严格意义上的完全外连接,因为它不会保留连接键的匹配信息,但它可以实现将两个数据帧的所有唯一记录合并在一起的效果。

以下是一个示例代码,展示了如何使用uniondistinct来实现类似完全外连接的效果:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# 创建两个示例数据帧
df1 = spark.createDataFrame([(1, "A"), (2, "B"), (3, "C")], ["id", "value"])
df2 = spark.createDataFrame([(3, "C"), (4, "D"), (5, "E")], ["id", "value"])

# 使用union将两个数据帧合并
union_df = df1.union(df2)

# 使用distinct去除重复记录
result_df = union_df.distinct()

# 显示结果
result_df.show()

输出结果将会是:

代码语言:txt
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+---+-----+
| id|value|
+---+-----+
|  1|    A|
|  2|    B|
|  3|    C|
|  4|    D|
|  5|    E|
+---+-----+

这种方法的优点是简单易行,不需要指定连接键。但是,它不会像真正的完全外连接那样保留连接键的匹配信息。

如果你确实需要执行基于键的完全外连接,你需要确保数据帧中有共同的键列。在这种情况下,你可以使用join函数,并指定how="full_outer"来实现完全外连接。

参考链接:

希望这个答案能帮助你理解在没有键列的情况下如何在PySpark中实现类似完全外连接的操作。

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