如何使用pyspark合并来自两个不同数据帧的数据？

使用pyspark合并来自两个不同数据帧的数据可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("Dataframe Merge").getOrCreate()

创建两个不同的数据帧（DataFrame）：

df1 = spark.createDataFrame([(1, "John"), (2, "Alice")], ["id", "name"])
df2 = spark.createDataFrame([(1, "Engineer"), (2, "Doctor")], ["id", "profession"])

使用join操作合并两个数据帧：

merged_df = df1.join(df2, on="id", how="inner")

这里使用了join方法，通过指定on参数为"id"列，以及how参数为"inner"，表示使用内连接方式合并两个数据帧。

显示合并后的结果：

merged_df.show()

完整的代码示例如下：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

spark = SparkSession.builder.appName("Dataframe Merge").getOrCreate()

df1 = spark.createDataFrame([(1, "John"), (2, "Alice")], ["id", "name"])
df2 = spark.createDataFrame([(1, "Engineer"), (2, "Doctor")], ["id", "profession"])

merged_df = df1.join(df2, on="id", how="inner")
merged_df.show()

这样就可以使用pyspark合并来自两个不同数据帧的数据。在实际应用中，可以根据具体需求选择不同的连接方式（如内连接、左连接、右连接、全连接）和连接键（如多列连接），以满足数据合并的需求。

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