联合两个Spark数据帧并添加新列以标识最新日期

，可以通过以下步骤来实现：

导入必要的Spark库和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when
from pyspark.sql.types import StringType

创建Spark会话：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建两个示例数据帧（假设为df1和df2），并确保它们具有相同的结构，至少包含一个日期列：

df1 = spark.createDataFrame([(1, '2022-01-01'), (2, '2022-02-01')], ['id', 'date'])
df2 = spark.createDataFrame([(3, '2022-03-01'), (4, '2022-04-01')], ['id', 'date'])

将两个数据帧合并为一个数据帧：

union_df = df1.union(df2)

使用groupBy和agg函数找到每个id的最新日期：

latest_date_df = union_df.groupBy('id').agg({'date': 'max'}).withColumnRenamed('max(date)', 'latest_date')

使用join函数将最新日期列连接到原始数据帧：

final_df = union_df.join(latest_date_df, on='id', how='left')

添加一个新列，用于标识是否是最新日期：

final_df = final_df.withColumn('is_latest_date', when(col('date') == col('latest_date'), 'Yes').otherwise('No'))

完整代码示例如下：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when
from pyspark.sql.types import StringType

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

df1 = spark.createDataFrame([(1, '2022-01-01'), (2, '2022-02-01')], ['id', 'date'])
df2 = spark.createDataFrame([(3, '2022-03-01'), (4, '2022-04-01')], ['id', 'date'])

union_df = df1.union(df2)

latest_date_df = union_df.groupBy('id').agg({'date': 'max'}).withColumnRenamed('max(date)', 'latest_date')

final_df = union_df.join(latest_date_df, on='id', how='left')

final_df = final_df.withColumn('is_latest_date', when(col('date') == col('latest_date'), 'Yes').otherwise('No'))

final_df.show()

这段代码的功能是将两个Spark数据帧（df1和df2）合并为一个数据帧，然后为每个id找到最新的日期，并在原始数据帧中添加一个新列，用于标识是否是最新日期。结果将打印出来。

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