unionByName

Возвращает новый кадр данных, содержащий объединение строк в этом и другом кадре данных.

Синтаксис

unionByName(other: "DataFrame", allowMissingColumns: bool = False)

Параметры

Параметр	Тип	Описание
other	DataFrame	Другой кадр данных, который необходимо объединить.
allowMissingColumns	bool, необязательный, по умолчанию false	Укажите, следует ли разрешать отсутствующие столбцы.

Возвраты

DataFrame: новый кадр данных, содержащий объединенные строки с соответствующими столбцами двух заданных кадров данных.

Примечания

Этот метод выполняет операцию объединения в обоих входных кадрах данных, разрешая столбцы по имени (а не позиции). Если allowMissingColumns задано значение True, отсутствующие столбцы будут заполнены значением NULL.

Примеры

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