如何逐行执行两个pyspark数据帧的乘法

在pyspark中，可以使用join操作来逐行执行两个数据帧的乘法。具体步骤如下：

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

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

df1 = spark.createDataFrame([(1, 2), (3, 4)], ["col1", "col2"])
df2 = spark.createDataFrame([(5, 6), (7, 8)], ["col3", "col4"])

result = df1.join(df2, col("col1") == col("col3"), "inner")

在上述代码中，col("col1") == col("col3")表示按照col1和col3列的值进行连接，"inner"表示使用内连接。

result = result.withColumn("multiply", col("col2") * col("col4"))

在上述代码中，col("col2") * col("col4")表示对col2和col4列的值进行乘法运算，并将结果存储在名为"multiply"的新列中。

最后，可以使用show方法查看结果：

result.show()

以上就是逐行执行两个pyspark数据帧的乘法的方法。在实际应用中，可以根据具体需求进行调整和优化。

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