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pyspark中a.join(b,a.id=b.id,how='inner')

时间: 2024-02-18 16:03:28 浏览: 87

在 PySpark 中，`a.join(b, a.id == b.id, how='inner')` 表示对两个 DataFrame 进行内连接。具体解释如下： 1. `a` 和 `b` 是要连接的两个 DataFrame。 2. `a.id` 和 `b.id` 表示连接的条件，即连接 `a` 和 `b` 两个 DataFrame 的 `id` 列。 3. `how='inner'` 表示内连接，即只保留在两个 DataFrame 中都存在的记录。示例代码如下： ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建 SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("join_example").getOrCreate() # 创建两个 DataFrame df1 = spark.createDataFrame([(1, "apple"), (2, "banana"), (3, "orange")], ["id", "fruit"]) df2 = spark.createDataFrame([(1, "red"), (2, "yellow"), (4, "green")], ["id", "color"]) # 对两个 DataFrame 进行内连接 joined_df = df1.join(df2, df1.id == df2.id, how='inner') # 展示连接结果 joined_df.show() ``` 运行结果如下： ``` +---+------+------+ | id| fruit| color| +---+------+------+ | 1| apple| red| | 2|banana|yellow| +---+------+------+ ``` 可以看到，只有 `df1` 和 `df2` 中都存在的 `id` 才被保留在连接结果中，即 `1` 和 `2`。`3` 和 `4` 在其中一个 DataFrame 中不存在，因此被过滤掉。

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