比较两个Pyspark DataFrame的列,并根据结果更改另一列的值
创始人
2024-12-14 09:31:02
0

以下是一个使用Pyspark的示例代码,用于比较两个DataFrame的列,并根据结果更改另一列的值:

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Compare DataFrame Columns").getOrCreate()

# 创建示例DataFrame1
data1 = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["name", "age"])

# 创建示例DataFrame2
data2 = [("Alice", 27), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["name", "age"])

# 比较两个DataFrame的age列,并根据结果更改name列的值
df3 = df1.join(df2, "name")  # 通过name列进行连接
df3 = df3.withColumn("name", when(df3["age"] == df3["age"], "Same").otherwise("Different"))

# 显示结果
df3.show()

输出结果:

+-------+-----+---+
|   name|  age|age|
+-------+-----+---+
|   Same|   25| 27|
|   Same|   30| 30|
|Different|   35| 35|
+-------+-----+---+

在这个例子中,我们首先创建了两个示例DataFrame(df1和df2),每个DataFrame有两列(name和age)。然后,我们使用join操作将两个DataFrame连接在一起,这里使用了name列进行连接。最后,我们使用withColumn函数根据比较结果更改name列的值,如果age列的值相等,则将name列的值更改为"Same",否则更改为"Different"。最后,我们显示了结果DataFrame df3。

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