【问题标题】:Dataframe: Join dataframe with explicitly define join columns数据框:使用明确定义的连接列连接数据框
【发布时间】:2020-04-08 21:08:15
【问题描述】:

假设我有两个数据框
df1 : col1 col2 col3
df2 : col1 col2 col4

我想使用 col1 和 col2 连接两个数据框,而不定义新的别名表名。

我不想做

df=df1.join(df2,(df1.col1 == df2.col1) & (df1.col2 == df2.col2)

所以最终的数据帧将只有 col1 col2 col3 col4

如何实现?

【问题讨论】:

  • 此链接可能对您有所帮助:stackoverflow.com/questions/41815079/…
  • 请提供数据框的示例数据和预期输出
  • 实际上我没有使用 panda,我使用的是 spark 数据框...我可以在 spark 数据框中执行吗?
  • 谁有更多的想法?

标签: python databricks


【解决方案1】:

对于火花数据框,使用如下。

df3 = df1.join(df2, ['col1', 'col2'])
df3.show()

【讨论】:

  • 数组有什么办法吗??
  • like c for c in arraycols
  • 它也应该适用于数组。如果代码不起作用,请发布代码。
  • 语法是什么?? df1.join(df2, (c for c in colsarray))
  • colsarray 是什么意思?
猜你喜欢
  • 1970-01-01
  • 2018-12-10
  • 1970-01-01
  • 2020-03-14
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 1970-01-01
  • 2015-04-02
  • 1970-01-01
相关资源
最近更新 更多