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Scala如何匹配两个dfs,如果数学,然后更新第一个df中的键,并从所需df中选择所有列

Scala中可以使用DataFrame的join方法来匹配两个DataFrame,并更新第一个DataFrame中的键。具体步骤如下:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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val spark = SparkSession.builder()
  .appName("DataFrame Join")
  .master("local")
  .getOrCreate()
  1. 创建两个DataFrame对象:
代码语言:txt
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val df1 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "John"),
  (2, "Mike"),
  (3, "Anna")
)).toDF("id", "name")

val df2 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "New York"),
  (2, "London"),
  (4, "Paris")
)).toDF("id", "city")
  1. 使用join方法匹配两个DataFrame,并更新第一个DataFrame中的键:
代码语言:txt
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val joinedDF = df1.join(df2, Seq("id"), "left_outer")
  .withColumn("name", when(col("city").isNull, col("name")).otherwise(col("city")))
  .drop("city")

这里使用了left_outer连接,保留了第一个DataFrame的所有行,并将第二个DataFrame中匹配到的行合并到一起。使用withColumn方法,当city列为空时,将name列的值保留,否则将city列的值更新到name列中。最后使用drop方法删除city列。

  1. 打印更新后的DataFrame:
代码语言:txt
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joinedDF.show()

以上代码将输出更新后的DataFrame,其中键匹配成功的行会更新name列的值为city列的值,键匹配失败的行会保留原来的name列的值。

关于Scala的更多信息和学习资源,可以参考腾讯云的Scala产品介绍页面: Scala产品介绍

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