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如何在PySpark中连接/合并带有公共键的数据帧列表?

在PySpark中,可以使用join操作来连接/合并带有公共键的数据帧列表。join操作可以根据公共键将多个数据帧合并成一个。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的模块和函数:
代码语言:python
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:python
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建数据帧列表:
代码语言:python
复制
df1 = spark.createDataFrame([(1, "A"), (2, "B"), (3, "C")], ["id", "value1"])
df2 = spark.createDataFrame([(1, "X"), (2, "Y"), (3, "Z")], ["id", "value2"])
  1. 使用join操作连接数据帧列表:
代码语言:python
复制
joined_df = df1.join(df2, on="id", how="inner")

在上述代码中,使用join函数将df1df2按照id列进行连接,连接方式为inner,即只保留两个数据帧中都存在的公共键。

  1. 查看连接后的数据帧:
代码语言:python
复制
joined_df.show()

连接后的数据帧joined_df将包含idvalue1value2三列,其中id列为公共键,value1列为df1中的值,value2列为df2中的值。

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