在Spark中,可以使用join
操作来连接多个数据帧,并且可以使用like
操作来进行模糊匹配。具体步骤如下:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameJoin").getOrCreate()
df1 = spark.createDataFrame([(1, "Alice"), (2, "Bob"), (3, "Charlie")], ["id", "name"])
df2 = spark.createDataFrame([(1, "New York"), (2, "London"), (4, "Paris")], ["id", "city"])
join
操作连接数据帧,并应用like
操作进行模糊匹配:joined_df = df1.join(df2, df1.name.like("%a%"), "inner")
上述代码中,df1.name.like("%a%")
表示对df1
中的name
列进行模糊匹配,只保留包含字母"a"的行。
joined_df.show()
完整代码示例:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameJoin").getOrCreate()
df1 = spark.createDataFrame([(1, "Alice"), (2, "Bob"), (3, "Charlie")], ["id", "name"])
df2 = spark.createDataFrame([(1, "New York"), (2, "London"), (4, "Paris")], ["id", "city"])
joined_df = df1.join(df2, df1.name.like("%a%"), "inner")
joined_df.show()
这样就可以在Spark中使用join
和like
操作来连接多个数据帧并进行模糊匹配了。
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