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如何从2个DataFrames的2列创建PySpark DataFrame?

在PySpark中,可以通过使用join操作将两个DataFrames的两列合并为一个新的DataFrame。具体步骤如下:

  1. 导入必要的模块和函数:
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
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建两个原始的DataFrames:
代码语言:txt
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df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id', 'col1'])
df2 = spark.createDataFrame([(1, 'X'), (2, 'Y'), (3, 'Z')], ['id', 'col2'])
  1. 使用join操作将两个DataFrames合并:
代码语言:txt
复制
df = df1.join(df2, on='id')

这样,就可以从两个DataFrames的两列创建一个新的PySpark DataFrame df。在这个例子中,我们使用id列进行连接操作,你可以根据实际情况选择不同的列进行连接。

PySpark DataFrame的优势在于它可以处理大规模的数据集,并且提供了丰富的数据处理和分析功能。它适用于各种场景,包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。

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