在没有重复列的pyspark中连接

，可以使用join操作来实现。join操作是将两个数据集按照指定的连接条件进行合并的操作。

在pyspark中，可以使用以下方法进行连接操作：

inner join（内连接）：返回两个数据集中满足连接条件的交集部分。
inner join（内连接）：返回两个数据集中满足连接条件的交集部分。
- 概念：内连接是指只返回两个数据集中满足连接条件的记录。
- 优势：内连接可以用于获取两个数据集中共有的数据。
- 应用场景：常用于数据集之间的关联查询，例如根据用户ID关联用户信息和订单信息。
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left join（左连接）：返回左侧数据集中所有记录以及满足连接条件的右侧数据集的记录。
left join（左连接）：返回左侧数据集中所有记录以及满足连接条件的右侧数据集的记录。
- 概念：左连接是指返回左侧数据集中的所有记录，以及满足连接条件的右侧数据集的记录。
- 优势：左连接可以用于获取左侧数据集的所有数据，并关联右侧数据集中的匹配数据。
- 应用场景：常用于保留左侧数据集的完整性，并关联右侧数据集的部分信息。
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right join（右连接）：返回右侧数据集中所有记录以及满足连接条件的左侧数据集的记录。
right join（右连接）：返回右侧数据集中所有记录以及满足连接条件的左侧数据集的记录。
- 概念：右连接是指返回右侧数据集中的所有记录，以及满足连接条件的左侧数据集的记录。
- 优势：右连接可以用于获取右侧数据集的所有数据，并关联左侧数据集中的匹配数据。
- 应用场景：常用于保留右侧数据集的完整性，并关联左侧数据集的部分信息。
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full join（全连接）：返回左侧数据集和右侧数据集的所有记录。
full join（全连接）：返回左侧数据集和右侧数据集的所有记录。
- 概念：全连接是指返回左侧数据集和右侧数据集的所有记录，无论是否满足连接条件。
- 优势：全连接可以用于获取左右两个数据集的所有数据，并将匹配的数据进行关联。
- 应用场景：常用于获取两个数据集的所有数据，并进行关联分析。
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