Lưu ý
Cần có ủy quyền mới truy nhập được vào trang này. Bạn có thể thử đăng nhập hoặc thay đổi thư mục.
Cần có ủy quyền mới truy nhập được vào trang này. Bạn có thể thử thay đổi thư mục.
Return a new DataFrame containing rows in both this DataFrame and another DataFrame while preserving duplicates.
Syntax
intersectAll(other: "DataFrame")
Parameters
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
other |
DataFrame | Another DataFrame that needs to be combined. |
Returns
DataFrame: Combined DataFrame.
Notes
This is equivalent to INTERSECT ALL in SQL. As standard in SQL, this function resolves columns by position (not by name).
Examples
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|
# +---+-----+