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将列表列表作为列附加到PySpark的dataframe (连接两个没有公共列的dataframe)

在PySpark中,可以使用join操作将两个没有公共列的DataFrame连接起来,并将一个DataFrame的列附加到另一个DataFrame作为新的列。具体步骤如下:

  1. 导入必要的模块:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lit
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建两个没有公共列的DataFrame:
代码语言:txt
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df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id1', 'col1'])
df2 = spark.createDataFrame([(4, 'X'), (5, 'Y'), (6, 'Z')], ['id2', 'col2'])
  1. 为df1创建一个新的列,将df2的列作为附加列:
代码语言:txt
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df1_with_col2 = df1.withColumn('col2', lit(None))
df1_with_col2.show()

输出:

代码语言:txt
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+---+----+----+
|id1|col1|col2|
+---+----+----+
|  1|   A|null|
|  2|   B|null|
|  3|   C|null|
+---+----+----+
  1. 使用crossJoin操作连接两个DataFrame,并选取需要的列:
代码语言:txt
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result = df1_with_col2.crossJoin(df2).select('id1', 'col1', 'col2', 'id2', 'col2')
result.show()

输出:

代码语言:txt
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+---+----+----+---+----+
|id1|col1|col2|id2|col2|
+---+----+----+---+----+
|  1|   A|null|  4|   X|
|  1|   A|null|  5|   Y|
|  1|   A|null|  6|   Z|
|  2|   B|null|  4|   X|
|  2|   B|null|  5|   Y|
|  2|   B|null|  6|   Z|
|  3|   C|null|  4|   X|
|  3|   C|null|  5|   Y|
|  3|   C|null|  6|   Z|
+---+----+----+---+----+

这样,我们成功将df2的列附加到了df1作为新的列。在这个例子中,我们使用了lit(None)函数为df1创建了一个空的列,然后使用crossJoin操作连接两个DataFrame,并选取需要的列。最后,我们得到了一个包含附加列的新DataFrame。

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