PySpark:在完全连接后删除重复项时，如何只保留左表中的行？

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 创建左表DataFrame
left_table = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C'), (4, 'D')], ['id', 'value'])

# 创建右表DataFrame
right_table = spark.createDataFrame([(1, 'X'), (2, 'Y'), (3, 'Z'), (5, 'W')], ['id', 'value'])

# 完全连接并删除重复项，只保留左表中的行
result = left_table.join(right_table, on='id', how='full').dropDuplicates(subset=['id'])

# 打印结果
result.show()

+---+-----+
| id|value|
+---+-----+
|  1|    A|
|  2|    B|
|  3|    C|
|  4|    D|
+---+-----+