Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Adjon vissza egy új DataFrame-et, amely a DataFrame-ben és egy másik DataFrame-ben is tartalmaz sorokat az ismétlődések megőrzése mellett.
Szemantika
intersectAll(other: "DataFrame")
Paraméterek
| Paraméter | Típus | Leírás |
|---|---|---|
other |
DataFrame | Egy másik adatkeret, amelyet össze kell kapcsolni. |
Visszatérítések
DataFrame: Kombinált dataFrame.
Jegyzetek
Ez egyenértékű az INTERSECT ALL SQL-ben. Az SQL-ben megszokott módon ez a függvény pozíció (nem név) alapján oldja fel az oszlopokat.
Examples
df1 = spark.createDataFrame([("a", 1), ("a", 1), ("b", 3), ("c", 4)], ["C1", "C2"])
df2 = spark.createDataFrame([("a", 1), ("a", 1), ("b", 3)], ["C1", "C2"])
result_df = df1.intersectAll(df2).sort("C1", "C2")
result_df.show()
# +---+---+
# | C1| C2|
# +---+---+
# | a| 1|
# | a| 1|
# | b| 3|
# +---+---+
df1 = spark.createDataFrame([(1, "A"), (2, "B")], ["id", "value"])
df2 = spark.createDataFrame([(2, "B"), (3, "C")], ["id", "value"])
result_df = df1.intersectAll(df2).sort("id", "value")
result_df.show()
# +---+-----+
# | id|value|
# +---+-----+
# | 2| B|
# +---+-----+