参加する

指定された結合式を使用して、別のDataFrameと結合します。

構文

join(other: "DataFrame", on: Optional[Union[str, List[str], Column, List[Column]]] = None, how: Optional[str] = None)

パラメーター

パラメーター	Type	説明
other	データフレーム	接合部の右側。
on	文字列、リスト、または列（省略可能）	結合列名を表す文字列、列名のリスト、結合式（列）、または列のリスト。on結合列の名前を示す文字列または文字列のリストである場合、その列は両側に存在する必要があり、等結合が実行されます。
how	文字列、オプション	デフォルトはinner 。次のいずれかである必要があります: inner 、 cross 、 outer 、 full 、 fullouter 、 full_outer 、 left 、 leftouter 、 left_outer 、 right 、 rightouter 、 right_outer 、 semi 、 leftsemi 、 left_semi 、 anti 、 leftantiおよびleft_anti 。

戻り値

DataFrame: 結合されたDataFrame 。

例

Python

import pyspark.sql.functions as sf
from pyspark.sql import Row
df = spark.createDataFrame([Row(name="Alice", age=2), Row(name="Bob", age=5)])
df2 = spark.createDataFrame([Row(name="Tom", height=80), Row(name="Bob", height=85)])

df.join(df2, "name").show()
# +----+---+------+
# |name|age|height|
# +----+---+------+
# | Bob|  5|    85|
# +----+---+------+

joined = df.join(df2, df.name == df2.name, "outer").sort(sf.desc(df.name))
joined.show()
# +-----+----+----+------+
# | name| age|name|height|
# +-----+----+----+------+
# |  Bob|   5| Bob|    85|
# |Alice|   2|NULL|  NULL|
# | NULL|NULL| Tom|    80|
# +-----+----+----+------+

df.alias("a").join(
    df.alias("b"), sf.col("a.name") == sf.col("b.name"), "outer"
).sort(sf.desc("a.name")).select("a.name", "b.age").show()
# +-----+---+
# | name|age|
# +-----+---+
# |  Bob|  5|
# |Alice|  2|
# +-----+---+