Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Yinelenenleri korurken hem bu DataFrame'de hem de başka bir DataFrame'de satırlar içeren yeni bir DataFrame döndürür.
Sözdizimi
intersectAll(other: "DataFrame")
Parametreler
| Parametre | Türü | Açıklama |
|---|---|---|
other |
DataFrame | Birleştirilmesi gereken başka bir DataFrame. |
İadeler
DataFrame: Birleşik DataFrame.
Notlar
Bu, SQL ile INTERSECT ALL eşdeğerdir. SQL'de standart olarak, bu işlev sütunları konuma göre (ada göre değil) çözümler.
Örnekler
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|
# +---+-----+