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Scala Dataframe :如何使用两个Dataframe之间的条件向Dataframe添加列?

在Scala中,可以使用join操作来使用两个Dataframe之间的条件向Dataframe添加列。

首先,需要导入相关的Spark SQL库:

代码语言:scala
复制
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._

然后,创建一个SparkSession对象:

代码语言:scala
复制
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("DataFrame Example")
  .master("local")
  .getOrCreate()

接下来,创建两个Dataframe对象:

代码语言:scala
复制
val df1 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "John"),
  (2, "Mike"),
  (3, "Lisa")
)).toDF("id", "name")

val df2 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "USA"),
  (2, "Canada"),
  (3, "UK")
)).toDF("id", "country")

使用join操作将两个Dataframe连接起来,并根据条件添加列:

代码语言:scala
复制
val joinedDf = df1.join(df2, Seq("id"), "inner")
  .withColumn("full_name", concat(col("name"), lit(" from "), col("country")))

joinedDf.show()

这将输出以下结果:

代码语言:txt
复制
+---+----+-------+------------------+
| id|name|country|        full_name|
+---+----+-------+------------------+
|  1|John|    USA|John from USA     |
|  2|Mike| Canada|Mike from Canada  |
|  3|Lisa|     UK|Lisa from UK      |
+---+----+-------+------------------+

在上述代码中,我们使用join操作将两个Dataframe根据"id"列进行连接,并使用withColumn方法添加了一个名为"full_name"的新列,该列的值由"name"和"country"列的值拼接而成。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的实现方式可能因环境和需求而异。

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