가입

지정된 조인 식을 사용하여 다른 DataFrame과 조인합니다.

문법

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

매개 변수

매개 변수	유형	설명
other	DataFrame	조인의 오른쪽입니다.
on	str, list 또는 Column, 선택 사항	조인 열 이름, 열 이름 목록, 조인 식(열) 또는 열 목록의 문자열입니다. 조인 열의 이름을 나타내는 문자열 또는 문자열 목록인 경우 on 열은 양쪽에 있어야 하며 이는 동등 조인을 수행합니다.
how	str, 선택 사항	기본값 inner입니다. 다음 중 하나여야 합니다. inner, ,cross, outerfull, fullouter, full_outerleft, leftouterleft_outer, rightrightouterright_outersemileftsemileft_semiantileftanti 및 .left_anti

Returns

DataFrame: 조인된 DataFrame입니다.

예제

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|
# +-----+---+