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在spark python中使用两列作为键

在Spark Python中使用两列作为键，可以通过使用DataFrame的join操作来实现。join操作可以将两个DataFrame按照指定的键进行连接。

具体步骤如下：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建两个DataFrame对象，假设为df1和df2：

df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A', 100), (2, 'B', 200), (3, 'C', 300)], ['id', 'name', 'value1'])
df2 = spark.createDataFrame([(1, 'X', 500), (2, 'Y', 600), (3, 'Z', 700)], ['id', 'label', 'value2'])

使用join操作将两个DataFrame连接起来，指定连接的键：

result = df1.join(df2, on=['id'])

在这个例子中，我们使用'id'列作为连接的键。join操作会将两个DataFrame中具有相同键值的行连接在一起。

查看连接结果：

result.show()

连接结果将会显示如下：

+---+----+------+-----+------+
| id|name|value1|label|value2|
+---+----+------+-----+------+
|  1|   A|   100|    X|   500|
|  2|   B|   200|    Y|   600|
|  3|   C|   300|    Z|   700|
+---+----+------+-----+------+

在这个例子中，我们将df1和df2按照'id'列进行连接，并将连接结果显示出来。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和推荐产品可能会根据实际需求和环境而有所不同。

相关搜索:使用list作为值在字典中查找键(Python)Python，使用对象作为字典键？Spark-Cassandra在使用IN作为复合分区键时非常慢 Python:使用int作为键在字典中执行group by & SUM操作使用Spark在两个数据帧中查找相似的列使用空值连接两列spark dataframe 在pandas中使用共享列值作为键来组合两个数据帧使用变量作为散列键Perl 5.32 kafka消息键作为HDFS中的键字段/列在Java Spark中重新映射键使用spark逐位比较数据帧中的两列 Pandas -使用列中的值作为单独字典中的键在Scala/Spark中获取键/值对的键 Python min()使用两个键使用另一列作为键添加值列 python :在python dataframe中创建两列的组合，其中包含列表作为它们的值在NSDictionary中使用class作为键在Spark中加入两个RDDs，然后删除键使用Scala和Spark读取文本文件中的键值对，使用Scala和Spark将键作为列名，将值作为行 Spark中作为group by子句的Dataframe的列值

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