如何检查来自不同数据框的列值？答案

【问题标题】：How to check the column values from different dataframes?如何检查来自不同数据框的列值？
【发布时间】：2020-09-03 02:29:34
【问题描述】：

我有两个 pyspark 数据框，我想检查第二列数据框中是否存在第一个数据框列值。如果第二个数据框列中不存在第一个数据框列值，我需要识别这些值并写入进入列表。有没有更好的方法来使用 pyspark 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

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你可以使用左反连接。

PySpark -

df_diff = df.join(df1, df('Name') == df1('Name'), 'left_anti')

SQL

df.registerTempTable('df')
df1.registerTempTable('df1')
df_diff = spark.sql( 'select df.Name from df left anti join df1 on df.name = df1.name')

您也可以将左连接与 Where 子句一起使用

df_diff = df.join(df1, df('Name') == df1('Name'), 'left').filter("df1['Name'] is null")

最后，获取值

df_diff.show()

要使它成为一个列表，剩下要做的就是将所有值提取到一个 python 列表（我不确定你是希望它作为数据框还是 python 列表）。

【讨论】：

【解决方案2】：

a =[]
for col in df[Name].columns:
    if col not in df1[Name].columns:
        a.append(col)

【讨论】：