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合并,合并spark数据帧中的2列

合并是指将两列数据合并为一列。在Spark中,可以使用withColumnconcat函数来实现合并数据帧中的两列。

首先,使用withColumn函数为数据帧添加一列,该列将包含合并后的结果。然后,使用concat函数将两列的值合并为一列的值。

下面是一个示例代码:

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

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据帧
data = [("John", "Doe"), ("Jane", "Smith"), ("Bob", "Johnson")]
df = spark.createDataFrame(data, ["first_name", "last_name"])

# 合并两列数据
df_merged = df.withColumn("full_name", concat(df.first_name, df.last_name))

# 显示合并后的数据帧
df_merged.show()

上述代码中,首先导入需要的模块和函数。然后,创建一个SparkSession对象。接下来,创建一个示例数据帧df,其中包含两列first_namelast_name。然后,使用withColumn函数为数据帧添加一个新列full_name,该列的值是将first_namelast_name合并后的结果。最后,使用show函数显示合并后的数据帧df_merged

以上代码的输出结果将显示合并后的数据帧,其中包含三列:first_namelast_namefull_name

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