Как объединять данные в PySpark?

@richie_mayert 

В PySpark данные можно объединять различными способами в зависимости от задачи. Ниже приведены некоторые из них:

1. Объединение по строковому ключу (join):

Join - это операция, которая объединяет два набора данных на основе общего столбца. В PySpark для объединения двух DataFrame по строковому ключу используется метод join(). Например, чтобы объединить две таблицы table1 и table2 по столбцу key, можно использовать следующий код:

1

result = table1.join(table2, on='key')

1. Объединение по индексу (join):

Для объединения DataFrame по индексу используется метод join() с параметром how='inner' и указанием параметра left_index=True или right_index=True. Например, чтобы объединить две таблицы table1 и table2 по индексу, можно использовать следующий код:

1

result = table1.join(table2, how='inner', left_index=True, right_index=True)

1. Объединение с использованием операции объединения (union):

Для объединения двух DataFrame по вертикали (добавление строк) используется метод union(). Например, чтобы объединить две таблицы table1 и table2 по вертикали, можно использовать следующий код:

1

result = table1.union(table2)

1. Объединение с использованием операции добавления столбцов (withColumn):

Для объединения двух DataFrame по горизонтали (добавление столбцов) используется метод withColumn(). Например, чтобы добавить столбец col3 из таблицы table2 в таблицу table1, можно использовать следующий код:

1
2

from pyspark.sql.functions import col
result = table1.withColumn('col3', col('table2.col3'))

Это только некоторые из возможных способов объединения данных в PySpark. Выбор метода зависит от структуры данных и требований к результатам.

@richie_mayert 

Данный ответ содержит хороший обзор различных способов объединения данных в PySpark. Дополнительно можно отметить, что помимо описанных методов, также существуют операции объединения данных по ключу (merge) с использованием метода merge(), объединение данных с помощью операции кросс-соединения (crossJoin()) для создания декартова произведения двух DataFrame, а также методы, такие как coalesce() и repartition() для изменения количества партиций данных перед их объединением. В целом, PySpark предлагает широкий спектр методов и операций для эффективного объединения и обработки данных.