pyspark如何在key上连接，而且还包含其他列？

在使用PySpark进行key上的连接时，可以使用join方法来实现。join方法可以在两个DataFrame之间基于一个或多个key进行连接，并且可以选择连接方式（如内连接、左连接、右连接、全外连接等）。

下面是一个示例代码，演示了如何在key上连接两个DataFrame，并且还包含其他列：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 创建第一个DataFrame
data1 = [("A", 1, "X"), ("B", 2, "Y"), ("C", 3, "Z")]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["key", "value1", "other1"])

# 创建第二个DataFrame
data2 = [("A", 4, "W"), ("B", 5, "X"), ("D", 6, "Y")]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["key", "value2", "other2"])

# 在key上连接两个DataFrame，并且还包含其他列
result = df1.join(df2, on="key")

# 显示结果
result.show()

在上述代码中，我们首先创建了两个DataFrame df1 和 df2，它们分别包含了一个key列和其他列。然后，我们使用join方法在key上连接这两个DataFrame，并将结果保存在result中。最后，我们使用show方法显示连接结果。

关于PySpark中的连接操作，还有一些其他的参数和选项可以使用，例如：

• how参数：指定连接方式，可以是"inner"（内连接，默认）、"left"（左连接）、"right"（右连接）或"outer"（全外连接）。
• on参数：指定连接的key列，可以是一个列名字符串或一个列名列表。
• suffixes参数：指定连接列名冲突时的后缀，默认为("_x", "_y")。

更多关于PySpark中连接操作的详细信息，可以参考腾讯云的文档：PySpark DataFrame连接操作。

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