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使用空值连接两列spark dataframe

是指在Spark中使用空值(null)作为连接条件,将两个DataFrame按照指定的列进行连接操作。

在Spark中,可以使用join方法来实现DataFrame的连接操作。连接操作可以分为内连接、左连接、右连接和全外连接等。

具体操作步骤如下:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建两个DataFrame对象:
代码语言:txt
复制
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id', 'value1'])
df2 = spark.createDataFrame([(1, 'X'), (2, 'Y'), (4, 'Z')], ['id', 'value2'])
  1. 使用空值连接两个DataFrame:
代码语言:txt
复制
joined_df = df1.join(df2, (df1['id'] == df2['id']) | (df1['id'].isNull() & df2['id'].isNull()), 'left')

在上述代码中,使用join方法将df1df2连接起来,连接条件为df1['id'] == df2['id']或者df1['id'].isNull() & df2['id'].isNull(),连接类型为左连接('left')。

  1. 查看连接结果:
代码语言:txt
复制
joined_df.show()

连接结果将会显示如下:

代码语言:txt
复制
+---+------+------+------+
| id|value1|    id|value2|
+---+------+------+------+
|  1|     A|     1|     X|
|  2|     B|     2|     Y|
|  3|     C|  null|  null|
+---+------+------+------+

在连接结果中,可以看到两个DataFrame按照id列进行连接,如果id列在另一个DataFrame中不存在,则对应的值为null。

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