unionByName

Bu ve başka bir DataFrame'deki satırların birleşimini içeren yeni bir DataFrame döndürür.

Sözdizimi

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

Parametreler

Parametre	Türü	Açıklama
other	DataFrame	Birleştirilmesi gereken başka bir DataFrame.
allowMissingColumns	bool, isteğe bağlı, varsayılan False	Eksik sütunlara izin verilip verilmeyeceğini belirtin.

İadeler

DataFrame: Verilen iki DataFrame'in karşılık gelen sütunlarıyla birleştirilmiş satırları içeren yeni bir DataFrame.

Notlar

Bu yöntem, her iki giriş DataFrame'de de bir birleşim işlemi gerçekleştirir ve sütunları ada göre (konum yerine) çözer. True olduğunda allowMissingColumns , eksik sütunlar null ile doldurulur.

Örnekler

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