比较pyspark中两个数据帧的pyspark内连接替代
在pyspark中，可以使用内连接（inner join）来比较两个数据帧（DataFrame）的内容。内连接是一种基于共享键（join key）的操作，它会返回两个数据帧中共有的记录。
内连接的语法如下：
result_df = df1.join(df2, on='join_key', how='inner')其中，df1和df2是要进行比较的两个数据帧，join_key是用于连接的共享键，how='inner'表示进行内连接。
内连接的优势：
- 可以筛选出两个数据帧中共有的记录，方便进行数据分析和处理。
- 可以根据共享键将两个数据帧中的相关数据进行关联，提供更全面的信息。
内连接的应用场景：
- 数据库查询：在关系型数据库中，内连接常用于多个表之间的查询操作，以获取相关联的数据。
- 数据清洗：通过内连接可以将两个数据源中的数据进行匹配，从而进行数据清洗和整合。
- 数据分析：内连接可以用于将多个数据集合并，以便进行更全面的数据分析和挖掘。
腾讯云相关产品推荐：
- 腾讯云分布式计算服务Tencent Distributed Compute (TDC)：提供了弹性、高性能的计算资源，适用于大规模数据处理和分析任务。了解更多：TDC产品介绍
- 腾讯云数据仓库Tencent Cloud Data Warehouse (CDW)：提供了高性能、可扩展的数据仓库解决方案，支持数据分析和查询。了解更多：CDW产品介绍
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。
相关·内容
在pyspark (和一般的python )中执行两个数据帧的滚动连接时，我遇到了很多问题。我希望将两个pyspark数据帧通过它们的ID和最近日期反向连接在一起(这意味着第二个数据帧中的日期不能晚于第一个数据帧中的日期)
Table_1：
Table_2：
期望的结果：
从本质上讲，我知道SQL查询可以做spark.sql(“查询”)等任何事情。我尝试了几种在spark环境下不起作用的方法。谢谢!
浏览 1提问于2020-08-08得票数 2
1回答
我有两个pyspark数据帧，它们的行数不同。我试图通过在多个键上连接这两个数据帧来比较所有列中的值，这样我就可以找到这些列中具有不同值的记录和具有相同值的记录。
#df1:
+-------+----------+----------+----------+
|id |age |sex |value
+-------+----------+----------+
| 1 | 23 | M | 8.4
| 2 | 4 | M |2
| 3 |16 | F | 4.
浏览 14提问于2021-02-13得票数 0
我们使用的是与Spark 1.3.1接口的PySpark库。
我们有两个数据帧，documents_df := {document_id, document_text}和keywords_df := {keyword}。我们希望连接这两个数据帧，并使用{document_id, keyword}出现在document_df.document_text字符串中的条件，返回具有keyword_df.keyword对的结果数据帧。
例如，在PostgreSQL中，我们可以使用以下形式的ON子句来实现这一点：
document_df.document_text ilike '%' ||
浏览 2提问于2015-10-16得票数 8
回答已采纳
我想在两个数据帧之间执行左连接，但是列并不完全匹配。第一个数据帧中的联接列相对于第二个数据帧有一个额外的后缀。
from pyspark import SparkContext
import pyspark.sql.functions as f
sc = SparkContext()
df1 = sc.parallelize([
['AB-101-1', 'el1', 1.5],
['ABC-1020-1', 'el2', 1.3],
['AC-1030-1', 'el3'
浏览 1提问于2017-08-08得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在做一个使用spark的项目。在某些阶段，我需要在单个数据帧中合并或连接3个数据帧。这些数据帧来自spark sql表，我使用了联合函数，它已经合并了两个表中具有相同编号的列，但我也需要合并不相等的列值。我现在很困惑，有没有办法在pyspark中合并或连接不相等的基于列的数据帧，请指导我
浏览 13提问于2016-09-22得票数 0
如何在sql like分区上按条件连接两个DataFrames？我实际上需要连接两个数据帧，以便对于每个组(基于一个列变量)，我与其他表进行外部连接。
例如，我有以下两个数据帧：
df1：
df2：
所需的输出类似于：
我曾尝试使用Pyspark的Window操作符，但无法使用，因为它不能用于窗口上的连接。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 12提问于2019-07-25得票数 0
2回答
在PySpark中有什么特定的方法可以像我们在r中那样绑定两个数据帧吗？
示例：
数据帧1有10列。
数据帧2有1列
我需要在PySpark中同时绑定数据帧和作为一个数据帧。
浏览 1提问于2017-08-30得票数 3
我正在提取Snowflake表并将其加载到PySpark DataFrame中，并且我想重命名它的列。现在，正在将加载的数据帧存储到一个变量中，然后访问列列表：
calculated_signal_df = (
spark.read.format("snowflake")
.options(**sfOptions)
.option("query", "select * from iot.calculated_signal")
.load()
)
calculated_signal_df = calculated_s
浏览 1提问于2021-04-21得票数 0
1回答
我有两个数据帧，它们是从两个csv文件中读取的。
+---+----------+-----------------+
| ID| NUMBER | RECHARGE_AMOUNT|
+---+----------+-----------------+
| 1|9090909092| 30|
| 2|9090909093| 30|
| 3|9090909090| 30|
| 4|9090909094| 30|
+---+----------+--------------
浏览 1提问于2018-10-03得票数 1
我在Cassandra中将时间戳存储为YYYY-mm-dd HH:MM:SSZ，并且我能够在cql shell中过滤数据以获得特定的时间范围，但是当我在pyspark数据帧上尝试同样的操作时，我在过滤后的数据帧中没有得到任何值。
有谁能帮我在pyspark中找到合适的datetime格式吗？
谢谢。
浏览 6提问于2020-03-05得票数 1
1回答
我在一个python文件中有两个函数。我想使用Mock对这些函数进行一些单元测试。
def col_rename(col_name):
reps = ((' ', '_&'), ('(', '*_'), (')', '_*'), ('{', '#_'), ('}', '_#'))
new_cols = reduce(lambda a, kv: a.replace(*kv), reps, col_name)
浏览 1提问于2018-03-15得票数 1
回答已采纳
需要在pyspark中连接两个数据帧。一个数据帧df1是这样的：
city user_count_city meeting_session
NYC 100 5
LA 200 10
....
另一个数据帧df2类似于：
total_user_count total_meeting_sessions
1000 100
我需要计算user_percentage和meeting_session_percentage，所以我需要一个左连接，类似于
df1 left join df2
这两个数据帧没有公共密钥
浏览 22提问于2021-02-27得票数 0
我有两个数据帧，我需要使用具有两个连接谓词的非相等连接(即不等式连接)将它们连接在一起。
一个数据帧是直方图DataFrame[bin: bigint, lower_bound: double, upper_bound: double]
另一个数据帧是观察值DataFrame[id: bigint, observation: double]的集合
我需要确定每个观察值落入直方图的哪个柱状图中，如下所示：
observations_df.join(histogram_df,
(
(observations_df.observation >= histogram_d
浏览 1提问于2018-10-02得票数 1
1回答
我有一个pyspark数据帧作为
DOCTOR | PATIENT
JOHN | SAM
JOHN | PETER
JOHN | ROBIN
BEN | ROSE
BEN | GRAY
并且需要按行连接患者姓名，这样我就可以得到如下输出：
DOCTOR | PATIENT
JOHN | SAM, PETER, ROBIN
BEN | ROSE, GRAY
有没有人能帮我在pyspark中创建这个数据帧？
提前谢谢。
浏览 13提问于2017-01-22得票数 18
回答已采纳
我需要帮助来连接两个数据帧，其中一个是空的，另一个有数据。你能告诉我如何在pyspark中做到这一点吗？ 我使用的是熊猫： 假设df2为空，而df1有一些记录。 df2 = pd.concat([df2, df1]) 但是如何在pyspark中执行这个操作呢？ df1:
+--------------------+----------+---------+
| Programname|Projectnum| Drug|
+--------------------+----------+---------+
|Non-Oncology Phar...|SR0480-0
浏览 6提问于2020-12-02得票数 0
我想将多个PySpark数据帧合并到一个PySpark数据帧中。它们都来自相同的模式，但是它们可能会有所不同，因为有时会缺少一些列(例如，模式通常包含200个具有已定义数据类型的列，其中dataFrame A有120列，dataFrame B有60列)。
是否有可能在不写入和读取所有数据帧的情况下再次使用mergeSchema合并模式？
谢谢。
浏览 2提问于2020-06-22得票数 0
在连接两个数据帧时，我在pyspark中遇到了问题。第一个dataframe是一个单列的dataframe "zipcd"，第二个是四个列的dataframe。 每当我试图连接两个dataframe时，问题就会出现，因为Pyspark在我的新dataframe中返回我，关于zipcd的一列，它的所有值都是相同的(第一行在所有行中都是重复的，它不是这样的)。 例如： Zip.select("Zip").show()
+------------+
| Zip|
+------------+
| 6.0651002E8|
| 6.0623002E8|
浏览 30提问于2021-07-01得票数 1
1回答
我有PK列的列表。我在存储主键，因为每个表的主键数可能会发生变化。我想根据pk_list中的列连接两个数据帧。
pk_list=['col1',col2', .... 'coln']
现在，我的代码如下所示：
full_load_tbl_nc = full_load_tbl.join(delta_load_tbl, (col(f) == col(s) for (f,s) in zip(pk_list,pk_list) ) , "leftanti")
当我运行代码时，我会得到以下错误：
在join "/mnt/yarn/userc
浏览 0提问于2018-12-07得票数 2
我使用的是PySpark，在这里我从数据帧中构建临时视图。作为其中的一部分，我想知道如何比较两个数据帧的计数，如果它们不匹配，就抛出一个错误。 我的代码如下所示： df1 = spark.sql ("""SELECT Col1, Col2, Col3, Col4, Col5 FROM Table1""")
df1.createOrReplaceTempView("df1")
df2 = spark.sql ("""SELECT Col1, Col2 FROM Table2""")
浏览 8提问于2020-08-21得票数 1
回答已采纳
我正在尝试连接两个这样的pyspark数据帧 joined = df.join(df1,on=["date"],how='left').select([col('df.'+xx) for xx in df.columns] + [col('df1.daily_net_payment_sum'),col('df1.daily_net_payment_avg')]) 但它会导致 An error was encountered:
"cannot resolve '`df.cust_no`' g
浏览 15提问于2021-04-17得票数 0
回答已采纳
2回答
我有两个pyspark数据帧，我想检查第一个数据帧列值是否存在于第二列dataframe.If第一个数据帧列值不存在于第二个数据帧列中，我需要确定这些值并将其写入list.Is有没有更好的方法来使用pyspark来处理这种情况？感谢您的回复。 df[Name].show()
Java
Oracle
.NET
df1[Name].show()
Oracle
Scala
.NET
python
浏览 37提问于2020-09-03得票数 0
回答已采纳
我有两个相同行数的pyspark dataframe，但它们没有任何公共列。因此，我使用monotonically_increasing_id()将新列添加到这两个列中
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id as mi
id=mi()
df1 = df1.withColumn("match_id", id)
cont_data = cont_data.withColumn("match_id", id)
cont_data = cont_data.join(df1,df1.ma
浏览 2提问于2017-06-03得票数 1
我有一个现有的逻辑，可以将pandas数据帧转换为元组列表。 list(zip(*[df[c].values.tolist() for c in df])) 其中df是一个熊猫数据帧。 有没有人能帮我在pyspark中实现同样的逻辑呢？
浏览 17提问于2019-10-15得票数 1
我想用两个不同的条件和一个dataframe : df = dataframecol1，col2在Pyspark中创建to列。
col1 =基于df_A::MTAV = df_B::CODE将df_B与df_A：：MTAV连接起来
col2 =基于df_A::MTAP = df_B::CODE将df_B与df_A：：MTAP连接起来
如何在数据帧中创建两列？
浏览 1提问于2021-12-20得票数 -1
回答已采纳
我在pyspark中有两个dataframe，它们是我使用两个sparksql查询从hive数据库加载的。
当我尝试使用df1.join(df2,df1.id_1=df2.id_2)连接这两个数据帧时，需要很长时间。当我调用JOIN时，Spark会重新执行df1和df2的sql吗？
底层数据库是配置单元
浏览 7提问于2018-01-04得票数 2
我有两个数据帧df1和df2，我只想在结果中不匹配的列。我试着使用SQL来做，但是SQL返回所有列，而不是一列。
df1
col1|col2|col3
a b c
1 2 3
df2
col1|col2|col3
a b e
1 2 3
我想要的是如果它能返回
df3
col3
是否可以在pyspark中做do，或者我必须通过从两个数据帧中选择每一列然后进行比较来进行比较？
浏览 5提问于2018-08-20得票数 0
3回答
我使用的是Pyspark 2.1.0。
我正在尝试使用下面的代码执行两个数据帧的左外连接:我有两个数据帧，它们的模式如下：
crimes
|-- CRIME_ID: string (nullable = true)
|-- YEAR_MTH: string (nullable = true)
|-- CRIME_TYPE: string (nullable = true)
|-- CURRENT_OUTCOME: string (nullable = true)
outcomes
|-- CRIME_ID: string (nullable = true)
|-- YEAR_MT
浏览 1提问于2017-04-27得票数 3
回答已采纳
我目前在本地的windows10系统上使用pyspark。pyspark代码运行得相当快，但将pyspark数据帧保存为csv格式需要花费大量时间。
我正在将pyspark数据帧转换为pandas，然后将其保存到csv文件中。我还尝试使用write方法来保存csv文件。
Full_data.toPandas().to_csv("Level 1 - {} Hourly Avg Data.csv".format(yr), index=False)
Full_data.repartition(1).write.format('com.databricks.spark.
浏览 126提问于2019-08-01得票数 5
我在PySpark中有两个数据帧，并希望对它们执行外连接。我需要能够在每个表中不同且可能改变的列名上连接它们(因此需要是一个变量，而不是硬编码)。但是，当我此时执行此操作时，PySpark返回一个数据帧，其中包含正在联接的两个列，其中一些值填充了空值。 我当前使用的代码示例如下： >>> df1 = spark.createDataFrame([[1,'apple'],[2,'orange']], ['id_fruit','fruit'])
>>> df2 = spark.createData
浏览 16提问于2020-11-08得票数 1
回答已采纳
我正在学习Python和Pandas，并试图找出最有效的方法来比较两个数据帧上的多个选定列，以找到匹配的列。例如，如果我有以下两个数据帧： Frame 1
A B C D E F
001 10 0 0 10 0 10
Frame 2
A B C D E F
200 10 0 10 0 10 0
201 0 10 10 0 0 10
202 0 10 0 0 0 0
2
浏览 11提问于2019-09-15得票数 2
回答已采纳
1回答
我有两个数据帧，我想要做的是按组/分区连接它们。我如何在PySpark中实现它？
第一个df包含由id、时间戳和值标识的3个时间序列。请注意，时间序列包含一些间隙(缺少天数)
第二个df包含没有间隔的时间序列。
我想要达到的结果是
浏览 4提问于2020-03-30得票数 2
我使用的是带有Python3的Spark 1.5.2。我在pyspark里有两个数据帧。它们看起来像：
old_df =
src | rank
------ | ------
a| 1
b| 1
c| 1
d| 1
e| 1
f| 1
g| 1
和
new_df =
src| rank
---|-----------------
a| 0.5
b|0.3333333333333333
c|1.6666666666666665
d| 1.
浏览 12提问于2016-08-03得票数 0
1回答
我有两个包含GB级数据的大型pyspark数据帧df1和df2。第一个数据帧中的列是id1、col1。第二个数据帧中的列是id2、col2。数据帧具有相等的行数。此外，id1和id2的所有值都是唯一的。此外，id1的所有值都恰好对应于一个值id2。 为。前几个条目是用于df1和df2区域的 df1： id1 | col1
12 | john
23 | chris
35 | david df2： id2 | col2
23 | lewis
35 | boon
12 | cena 所以我需要连接key id1和id2上的两个数据帧。df = df1.
浏览 9提问于2020-06-10得票数 2
回答已采纳
在链接中，用户可以在Spark3.2中的PySpark之上与熊猫合作。是否需要很长时间才能将PySpark数据帧转换为PySpark熊猫数据框架？
我知道将PySpark数据帧转换为熊猫数据框架需要很长时间。
浏览 9提问于2022-03-02得票数 1
回答已采纳
我有一个pyspark数据帧，如下所示： ? 如果两列uniq_id和date_time具有相同的值，我希望只保留一条记录。 预期输出： ? 我想用pyspark来实现这一点。 谢谢
浏览 28提问于2020-10-06得票数 0
回答已采纳
我有一个带有列FullPath的pyspark数据帧。
如何使用函数os.path.splitext(FullPath)提取FullPath列中每个条目的扩展名并将其放入新列？
谢谢。
浏览 0提问于2018-03-19得票数 2
我目前正在尝试比较两个数据帧，看看在pyspark中字段是如何不匹配的。我已经能够手动编写它，但我希望能够传递一个字段列表，以确保帧在字段上不匹配。数据帧是相同的。 到目前为止，我拥有的代码是： key_cols = ['team_link_uuid', 'team_sat_hash']
temp_team_sat = orig.select(*key_cols)
temp_team_sat_incremental = delta.select(*key_cols)
hash_field = ['team_sat_hash']
test_up
浏览 11提问于2019-04-29得票数 0
回答已采纳
1回答
我想对list_id列中的两个df1 df2数据帧进行比较： df1 =
+---------+
| list_id|
+---------+
|[1, 2, 3]|
|[4, 5, 6]|
|[7, 8, 9]|
+---------+
df2 =
+------------+
| list_id|
+------------+
| [10, 3, 11]|
|[12, 13, 14]|
| [15, 6, 16]|
+------------+ 期望的结果是： df2 =
+-------------------+
| list_id|
+-------
浏览 9提问于2019-10-01得票数 0
回答已采纳
1回答
假设我们有一个嵌套的PySpark dataframe df，其模式如下：
root
|-- a1: string (nullable = true)
|-- a2: string (nullable = true)
|-- arr1: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull = true)
| | |-- dt1: date (nullable = true)
| | |-- dt2: date (nullable = true)
| | |-- dt_in
浏览 4提问于2021-12-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个火花源数据帧(Df1)，它由10K行组成，数据帧看起来像- id mobile_no value
1 1111111111 .43
2 2222222222 .54
3 3333333333 .03
4 4444444444 .22 另一个火花源数据帧(df2)由100k记录组成，看起来像- mobile_no gender
912222222222 M
914444444444 M
91
浏览 25提问于2019-06-21得票数 1
回答已采纳
我正在使用左连接连接两个数据帧。左表中的行可能不匹配，因此我尝试使用coalesce函数设置默认值 import pyspark.sql.functions as F
joined = t1\
.join(t2, on="id", how='left')\
.select(t1["*"],
F.coalesce(t2.date, F.to_date('2019-01-01'))) 我收到以下错误 pyspark.sql.utils.AnalysisExceptio
浏览 9提问于2020-11-26得票数 0
回答已采纳
我有两个pyspark数据帧tdf和fdf，其中fdf比tdf大得多。这些数据帧的大小每天都在变化，我不知道它们的大小。我想从fdf中随机挑选数据来组成一个新的数据帧rdf，其中rdf的大小大约等于tdf的大小。目前我有以下几行代码： tdf = tdf.count()
fdf = fdf.count()
sampling_fraction = float(tdf) / float(fdf)
rdf = fdf(sampling_fraction, SEED) 这些行产生正确的结果。但是当fdf的大小增加时，fdf.count()需要几天的时间才能完成。你能推荐另一种在PySpark中更快的
浏览 15提问于2021-01-30得票数 0
回答已采纳
在2数据帧上执行简单连接时，pyspark不返回输出数据。
from pyspark.sql import *
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import col
spark = SparkSession.builder.master("local").appName("test").getOrCreate()
file_path="C:\\bigdata\\pipesep_data\\Sales_ny.csv"
df=spark.read.form
浏览 5提问于2022-06-06得票数 0
回答已采纳
我有一个简单的PySpark数据帧，df1- df1 = spark.createDataFrame([
("u1", 1),
("u1", 2),
("u2", 3),
("u3", 4),
],
['user_id', 'var1'])
print(df1.printSchema())
df1.show(truncate=False) 输出- root
|-- user_id: string (nullable = true)
|-- v
浏览 75提问于2021-01-04得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在使用EMR笔记本和pyspark和livy。
我从s3中读取数据，数据格式为拼图和字符串，并将其读入pyspark数据帧。大约有几个。200万行。当我执行连接操作时。我收到400会话处于非活动状态。为此，我已经将livy超时设置为5小时。
遇到错误:来自的无效状态代码'400‘，负载错误：“要求失败:会话未处于活动状态。”
浏览 1提问于2019-08-19得票数 1
2回答
我想要加载存储在S3 AWS文件夹结构中的所有拼图文件。
文件夹结构如下：<code>D0</code>
我想要的是一次读取所有的拼图文件，所以我希望PySpark读取2019年所有可用的月份和日期的所有数据，然后将其存储在一个数据帧中(这样您就可以获得一个包含2019年所有日期的连接/联合数据帧)。
我被告知这些是分区的文件(虽然我不确定这一点)。
这在PySpark中是可能的吗?如果是的话，是如何实现的？
当我尝试<code>D1</code>时，它起作用了。但是，当我想使用<code>D2</code>查看Spark
浏览 70提问于2019-12-04得票数 0
1回答
我有两个spark数据帧df1和df2。我尝试将它们写到两个不同的文件路径。有人能告诉我，写操作是同步进行还是异步进行？这是因为它们是两个不同的数据帧写入两个不同的路径，写入是同时发生，还是必须等到它完成df1写出后才开始写df2？
示例代码：
更新添加的导入库：
import sys
from awsglue.transforms import *
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueConte
浏览 15提问于2020-02-17得票数 0
1回答
如何处理连接多个表后的空值
、、、、
我正在通过连接4个数据帧来创建一个新的数据帧，之后我需要连接来自不同数据帧数据的两个相同的列：
col1 col2 expected
Acc1 Acc1 Acc1Acc1
Acc2 null Acc2
null Acc3 Acc3
问题:如果我没有替换null值而进行连接；我在连接后丢失了信息；由于pyspark不删除公共列，我们有两个表中的两个Account列，我尝试用空字符串替换它；它不起作用，并抛出错误: dataframe是不可迭代的
查询:连接表后如何将空值替换为空字符串？或者，有没有办法同时处理null和concat？
df = df1\
.join(df2,
浏览 18提问于2020-06-02得票数 0
回答已采纳
1回答
将列有条件地添加到数据帧中
、、、、
我在PySpark中有一个数据帧。我想有条件地在数据框架中添加一列。
如果数据帧没有列，那么添加一个带有null值的列。如果列存在，则不执行任何操作，并返回与新数据帧相同的数据帧。
如何在PySpark中传递条件语句
浏览 6提问于2017-01-20得票数 0
回答已采纳
我有一个PySpark RDDs的字典，正在尝试将它们转换为数据帧，将它们保存为变量，然后连接它们。当我尝试将其中一个RDDs转换为数据帧时，出现以下错误：
File "./spark-1.3.1/python/pyspark/sql/types.py",
line 986, in _verify_type
"length of fields (%d)" % (len(obj), len(dataType.fields)))
ValueError: Length of object (52) does not match with length of
浏览 1提问于2015-07-08得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
