如何在scala spark中将数据框的特定列与另一个列连接[重复]答案

【问题标题】：how to join specific column of dataframe with another in scala spark [duplicate]如何在scala spark中将数据框的特定列与另一个列连接[重复]
【发布时间】：2023-03-26 07:30:01
【问题描述】：

我有四个数据框，

df1 为，

 name         city
--------------------------------
 kum        chennai
kamesh     bangalore

df2 为，

name   street
-------------------------------
kum     2nd str
kamesh  10th str

我需要添加城市和街道的名称。输出数据帧，例如， df3 =

name     street    city
-----------------------------
kum       2nd str    Chennai
kamesh    10th str   bangalore.

如何使用 Scala 转换为 df3

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark apache-spark-sql scale

【解决方案1】：

按照以下方式加入他们

val df3 = df1.join(df2, Seq("name"))

默认是一个内连接，你可以定义join类型为

val df3 = df1.join(df2, Seq("name"), "inner")

你的输出应该是

+------+---------+--------+
|name  |city     |street  |
+------+---------+--------+
|kum   |chennai  |2nd str |
|kamesh|bangalore|10th str|
+------+---------+--------+

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用这个：

val df3 = df1.join(df2, df1("name").equalTo(df2("name"))) 但它会显示两次加入键
val df4 = df1.join(df2, Seq("name"), "inner") 这只会显示一次加入密钥如下代码：在此输入代码

import spark.implicits._ val df1: DataFrame = Seq(("kum","chennai"),("kamesh","bangalore")).toDF("name","city") val df2: DataFrame = Seq(("kum","2nd str"),("kamesh","10th str")).toDF("name","street") val df3 = df1.join(df2, df1("name").equalTo(df2("name"))) df3.show() val df4 = df1.join(df2, Seq("name"), "inner") df4.show()

结果：

+------+---------+------+--------+
|  name|     city|  name|  street|
+------+---------+------+--------+
|   kum|  chennai|   kum| 2nd str|
|kamesh|bangalore|kamesh|10th str|
+------+---------+------+--------+
+------+---------+--------+
|  name|     city|  street|
+------+---------+--------+
|   kum|  chennai| 2nd str|
|kamesh|bangalore|10th str|
+------+---------+--------+

【讨论】：

嗨，如果我在数据帧 2 中有不同的列，例如 val df2：DataFrame = Seq(("Object1","OBJECT_TYPE1"),("OBJECT2","OBJECT_TYPE2")).toDF( "OBJECT","TYPE")，并想添加到 df1，结果显示空行。如何加入。