이 데이터 프레임과 다른 DataFrame의 행 조합이 포함된 새 DataFrame을 반환합니다.
문법
unionByName(other: "DataFrame", allowMissingColumns: bool = False)
매개 변수
| 매개 변수 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
other |
DataFrame | 결합해야 하는 또 다른 데이터 프레임입니다. |
allowMissingColumns |
bool, 선택 사항, 기본 False | 누락된 열을 허용할지 여부를 지정합니다. |
Returns
DataFrame: 지정된 두 DataFrame의 해당 열이 있는 결합된 행을 포함하는 새 DataFrame입니다.
Notes
이 메서드는 두 입력 DataFrames 모두에서 통합 작업을 수행하여 위치가 아닌 이름으로 열을 확인합니다. True이면 allowMissingColumns 누락된 열이 null로 채워집니다.
예제
df1 = spark.createDataFrame([[1, 2, 3]], ["col0", "col1", "col2"])
df2 = spark.createDataFrame([[4, 5, 6]], ["col1", "col2", "col0"])
df1.unionByName(df2).show()
# +----+----+----+
# |col0|col1|col2|
# +----+----+----+
# | 1| 2| 3|
# | 6| 4| 5|
# +----+----+----+
df1 = spark.createDataFrame([[1, 2, 3]], ["col0", "col1", "col2"])
df2 = spark.createDataFrame([[4, 5, 6]], ["col1", "col2", "col3"])
df1.unionByName(df2, allowMissingColumns=True).show()
# +----+----+----+----+
# |col0|col1|col2|col3|
# +----+----+----+----+
# | 1| 2| 3|NULL|
# |NULL| 4| 5| 6|
# +----+----+----+----+