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如何逐行执行两个pyspark数据帧的乘法

在pyspark中,可以使用join操作来逐行执行两个数据帧的乘法。具体步骤如下:

  1. 导入必要的模块和函数:
代码语言:txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 创建两个数据帧(DataFrame):
代码语言:txt
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df1 = spark.createDataFrame([(1, 2), (3, 4)], ["col1", "col2"])
df2 = spark.createDataFrame([(5, 6), (7, 8)], ["col3", "col4"])
  1. 使用join操作将两个数据帧按行连接:
代码语言:txt
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result = df1.join(df2, col("col1") == col("col3"), "inner")

在上述代码中,col("col1") == col("col3")表示按照col1col3列的值进行连接,"inner"表示使用内连接。

  1. 对连接后的数据帧进行乘法操作:
代码语言:txt
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result = result.withColumn("multiply", col("col2") * col("col4"))

在上述代码中,col("col2") * col("col4")表示对col2col4列的值进行乘法运算,并将结果存储在名为"multiply"的新列中。

最后,可以使用show方法查看结果:

代码语言:txt
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result.show()

以上就是逐行执行两个pyspark数据帧的乘法的方法。在实际应用中,可以根据具体需求进行调整和优化。

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