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如何拼接两个数据帧,其中一个有记录,另一个在pyspark中为空?

在pyspark中,可以使用DataFrame的join操作来拼接两个数据帧。当其中一个数据帧有记录,而另一个数据帧为空时,可以使用左连接(left join)或者内连接(inner join)来实现拼接。

左连接(left join)会保留左侧数据帧的所有记录,并将右侧数据帧中匹配的记录合并到结果中。对于右侧数据帧中没有匹配的记录,将填充为null或者空值。

下面是一个示例代码,演示如何拼接两个数据帧,其中一个有记录,另一个为空:

代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建第一个数据帧,有记录
data1 = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["name", "age"])

# 创建第二个数据帧,为空
data2 = []
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["name", "address"])

# 使用左连接拼接两个数据帧
result = df1.join(df2, on="name", how="left")

# 显示结果
result.show()

输出结果如下:

代码语言:txt
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+-------+---+-------+
|   name|age|address|
+-------+---+-------+
|  Alice| 25|   null|
|    Bob| 30|   null|
|Charlie| 35|   null|
+-------+---+-------+

在上述示例中,我们创建了两个数据帧df1和df2,其中df1有记录,df2为空。然后使用左连接(left join)将两个数据帧拼接在一起,拼接的键是"name"列。最后显示了拼接结果,可以看到右侧数据帧中的记录被填充为null。

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