PySpark - 如何使用连接更新 Dataframe？答案

【问题标题】：PySpark - how to update Dataframe by using join?PySpark - 如何使用连接更新 Dataframe？
【发布时间】：2019-10-14 13:10:47
【问题描述】：

我有一个数据框：

id,value
1,11
2,22
3,33

还有另一个数据框 b：

id,value
1,123
3,345

我想用来自 b 的所有匹配值更新数据框 a（基于列 'id'）。

最终数据框“c”将是：

id,value
1,123
2,22
3,345

如何使用 datafame 连接（或其他方法）来实现？

试过了：

a.join(b, a.id == b.id, "inner").drop(a.value)

给出（不需要的输出）：

+---+---+-----+
| id| id|value|
+---+---+-----+
|  1|  1|  123|
|  3|  3|  345|
+---+---+-----+

谢谢。

【问题讨论】：

它会投射你，但它会给你结果。 scala> dfd.join(df.select("id"),Seq("id"),"inner").union(df.join(dfd,Seq("id"),"left_anti")).orderBy( "id").show

标签： sql apache-spark pyspark

【解决方案1】：

我认为没有更新功能。但这应该可行：

import pyspark.sql.functions as F

df1.join(df2, df1.id == df2.id, "left_outer") \
   .select(df1.id, df2.id, F.when(df2.value.isNull(), df1.value).otherwise(df2.value).alias("value")))

【讨论】：

这很接近通过查看逻辑但得到错误raise TypeError("Column is not iterable")
将column() 替换为select()