将列表列表作为列附加到PySpark的dataframe (连接两个没有公共列的dataframe)
在PySpark中，可以使用join操作将两个没有公共列的DataFrame连接起来，并将一个DataFrame的列附加到另一个DataFrame作为新的列。具体步骤如下：
- 导入必要的模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lit- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()- 创建两个没有公共列的DataFrame：
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id1', 'col1'])
df2 = spark.createDataFrame([(4, 'X'), (5, 'Y'), (6, 'Z')], ['id2', 'col2'])- 为df1创建一个新的列，将df2的列作为附加列：
df1_with_col2 = df1.withColumn('col2', lit(None))
df1_with_col2.show()输出：
+---+----+----+
|id1|col1|col2|
+---+----+----+
| 1| A|null|
| 2| B|null|
| 3| C|null|
+---+----+----+- 使用
crossJoin操作连接两个DataFrame，并选取需要的列：
result = df1_with_col2.crossJoin(df2).select('id1', 'col1', 'col2', 'id2', 'col2')
result.show()输出：
+---+----+----+---+----+
|id1|col1|col2|id2|col2|
+---+----+----+---+----+
| 1| A|null| 4| X|
| 1| A|null| 5| Y|
| 1| A|null| 6| Z|
| 2| B|null| 4| X|
| 2| B|null| 5| Y|
| 2| B|null| 6| Z|
| 3| C|null| 4| X|
| 3| C|null| 5| Y|
| 3| C|null| 6| Z|
+---+----+----+---+----+这样，我们成功将df2的列附加到了df1作为新的列。在这个例子中，我们使用了lit(None)函数为df1创建了一个空的列，然后使用crossJoin操作连接两个DataFrame，并选取需要的列。最后，我们得到了一个包含附加列的新DataFrame。
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