이 데이터 프레임과 다른 DataFrame의 행 조합이 포함된 새 DataFrame을 반환합니다.
문법
union(other: "DataFrame")
매개 변수
| 매개 변수 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
other |
DataFrame | 통합해야 하는 또 다른 DataFrame입니다. |
Returns
DataFrame: 해당 열이 있는 결합된 행을 포함하는 새 DataFrame입니다.
Notes
이 메서드는 요소의 자동 중복 제거 없이 두 DataFrame 개체의 행에 대한 SQL 스타일 집합 통합을 수행합니다.
메서드를 distinct() 사용하여 행 중복 제거를 수행합니다.
이 메서드는 SQL의 표준 동작에 따라 이름이 아닌 위치별로 열을 확인합니다.
예제
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B')], ['id', 'value'])
df2 = spark.createDataFrame([(3, 'C'), (4, 'D')], ['id', 'value'])
df3 = df1.union(df2)
df3.show()
# +---+-----+
# | id|value|
# +---+-----+
# | 1| A|
# | 2| B|
# | 3| C|
# | 4| D|
# +---+-----+
df1 = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')], ['id', 'value'])
df2 = spark.createDataFrame([(3, 'C'), (4, 'D')], ['id', 'value'])
df3 = df1.union(df2).distinct().sort("id")
df3.show()
# +---+-----+
# | id|value|
# +---+-----+
# | 1| A|
# | 2| B|
# | 3| C|
# | 4| D|
# +---+-----+