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如何使用if else条件合并2个Spark数据帧

在Spark中，可以使用if else条件合并两个数据帧。下面是一个完善且全面的答案：

在Spark中，可以使用if else条件合并两个数据帧，可以通过以下步骤实现：

首先，导入必要的Spark库和模块：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Merge DataFrames with if else condition")
  .getOrCreate()

创建两个数据帧DataFrame1和DataFrame2：

val DataFrame1 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "John", 25),
  (2, "Jane", 30),
  (3, "Mike", 35)
)).toDF("id", "name", "age")

val DataFrame2 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "USA"),
  (2, "Canada"),
  (4, "Australia")
)).toDF("id", "country")

使用if else条件合并两个数据帧：

val mergedDataFrame = DataFrame1.join(DataFrame2, Seq("id"), "left_outer")
  .withColumn("country", when(col("country").isNull, lit("Unknown")).otherwise(col("country")))

上述代码中，我们使用join方法将DataFrame1和DataFrame2按照"id"列进行左外连接。然后，使用withColumn方法和when函数来判断"country"列是否为空，如果为空，则将其替换为"Unknown"，否则保持原值。

查看合并后的数据帧：

mergedDataFrame.show()

这样，我们就成功地使用if else条件合并了两个Spark数据帧。

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