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我有两个这样的数据框:
df2.show()
+----+-------+------+
|NAME|BALANCE|SALARY|
+----+-------+------+
|PPan| 11| 500|
|Liza| 20| 900|
+----+-------+------+
df3.show()
+----+-------+------+
|NAME|BALANCE|SALARY|
+----+-------+------+
|PPan| 10| 700|
| Cal| 70| 888|
+----+-------+------+
df2
表示现有数据库记录,df3
表示需要插入/更新到数据库中的新记录/更新记录(任何列)。例如: NAME=PPan
根据 df3
,新余额为 10
。所以对于 NAME=PPan
整行必须在 df2
中替换,对于 NAME=Cal
,必须添加一个新行对于 name=Liza
将像这样保持不变:
+----+-------+------+
|NAME|BALANCE|SALARY|
+----+-------+------+
|PPan| 10| 700|
|Liza| 20| 900|
| Cal| 70| 888|
+----+-------+------+
我怎样才能实现这个用例?
最佳答案
首先,您需要使用 full
方法连接两个数据帧以保留不匹配的行(新)并更新匹配的记录我更喜欢使用 select
和 合并
函数:
joined_df = df2.alias('rec').join(df3.alias('upd'), on='NAME', how='full')
# +----+-------+------+-------+------+
# |NAME|BALANCE|SALARY|BALANCE|SALARY|
# +----+-------+------+-------+------+
# |Cal |null |null |70 |888 |
# |Liza|20 |900 |null |null |
# |PPan|11 |500 |10 |700 |
# +----+-------+------+-------+------+
output_df = joined_df.selectExpr(
'NAME',
'COALESCE(upd.BALANCE, rec.BALANCE) BALANCE',
'COALESCE(upd.SALARY, rec.SALARY) SALARY'
)
output_df.sort('BALANCE').show(truncate=False)
+----+-------+------+
|NAME|BALANCE|SALARY|
+----+-------+------+
|PPan|10 |700 |
|Liza|20 |900 |
|Cal |70 |888 |
+----+-------+------+
关于apache-spark - 如何通过比较pyspark中的两个数据框来获取更新或新记录,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/69192581/
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我有一个由 | 分隔的平面文件(管道),没有引号字符。示例数据如下所示: SOME_NUMBER|SOME_MULTILINE_STRING|SOME_STRING 23|multiline text
给定如下模式: root |-- first_name: string |-- last_name: string |-- degrees: array | |-- element: struc
我有一个 pyspark 数据框如下(这只是一个简化的例子,我的实际数据框有数百列): col1,col2,......,col_with_fix_header 1,2,.......,3 4,5,.
我有一个数据框 +------+--------------------+-----------------+---- | id| titulo |tipo | formac
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我想添加新的 2 列值服务 arr 第一个和第二个值 但我收到错误: Field name should be String Literal, but it's 0; production_targe
我是一名优秀的程序员,十分优秀!