在pyspark中创建包含两个dataframe列的字典可以通过以下步骤实现:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'John'), (2, 'Alice'), (3, 'Bob')], ['id', 'name'])
df2 = spark.createDataFrame([(1, 'USA'), (2, 'Canada'), (3, 'UK')], ['id', 'country'])
df_dict = df1.select('id', 'name').rdd.collectAsMap()
df_dict.update(df2.select('id', 'country').rdd.collectAsMap())
在上述代码中,我们首先使用select
函数选择需要的列,然后使用rdd.collectAsMap()
将DataFrame转换为字典。最后,使用update
函数将两个字典合并为一个。
这样,df_dict
就是一个包含两个DataFrame列的字典。你可以根据需要进一步操作和使用该字典。
请注意,这里没有提及任何特定的云计算品牌商,因为这个问题与云计算品牌商无关。
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