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pyspark中两个DataFrames列之间的差异

在pyspark中,可以使用subtract()方法来计算两个DataFrames列之间的差异。subtract()方法返回一个新的DataFrame,其中包含在第一个DataFrame中但不在第二个DataFrame中的行。

下面是一个完整的示例代码:

代码语言:python
复制
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataFrame Difference").getOrCreate()

# 创建第一个DataFrame
data1 = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["Name", "Age"])

# 创建第二个DataFrame
data2 = [("Alice", 25), ("David", 40)]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["Name", "Age"])

# 计算两个DataFrame列之间的差异
diff_df = df1.subtract(df2)

# 显示差异结果
diff_df.show()

输出结果为:

代码语言:txt
复制
+-------+---+
|   Name|Age|
+-------+---+
|    Bob| 30|
|Charlie| 35|
+-------+---+

在这个例子中,第一个DataFrame包含3行数据,第二个DataFrame包含2行数据。通过使用subtract()方法,我们计算出第一个DataFrame中但不在第二个DataFrame中的行,即差异结果为Bob和Charlie的数据。

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