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在pyspark Python中按特定字段比较连接前的2个字段

在pyspark Python中,可以使用join函数来按特定字段进行连接操作。join函数用于将两个数据集连接起来,连接的字段可以通过指定连接条件实现。

以下是按特定字段比较连接前两个字段的步骤:

  1. 导入必要的模块和函数:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
  1. 创建SparkSession:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建要连接的两个数据集,假设分别为df1df2
代码语言:txt
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data1 = [("A", 1), ("B", 2), ("C", 3)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["key", "value"])

data2 = [("A", "x"), ("B", "y"), ("D", "z")]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["key", "data"])
  1. 使用join函数进行连接,并指定连接的字段:
代码语言:txt
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joined_df = df1.join(df2, df1["key"] == df2["key"], "inner")

在上述代码中,df1["key"] == df2["key"]用于指定连接的字段,"inner"表示进行内连接操作。

  1. 可选:如果需要对结果进行筛选或重新命名列,可以继续使用select函数和其他相关函数进行操作:
代码语言:txt
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result_df = joined_df.select(df1["key"], df1["value"], df2["data"])

这里只选择了df1的"key"和"value"列,以及df2的"data"列。

完整示例代码:

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data1 = [("A", 1), ("B", 2), ("C", 3)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["key", "value"])

data2 = [("A", "x"), ("B", "y"), ("D", "z")]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["key", "data"])

joined_df = df1.join(df2, df1["key"] == df2["key"], "inner")
result_df = joined_df.select(df1["key"], df1["value"], df2["data"])

result_df.show()

输出结果:

代码语言:txt
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+---+-----+----+
|key|value|data|
+---+-----+----+
|  A|    1|   x|
|  B|    2|   y|
+---+-----+----+

在这个示例中,通过比较"key"字段连接了两个数据集,最后输出了连接前两个字段的结果。注意,这里使用的是Spark的DataFrame API进行操作。

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