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Combinaciones laterales con otro DataFrame mediante la expresión de combinación especificada.
Sintaxis
lateralJoin(other: "DataFrame", on: Optional[Column] = None, how: Optional[str] = None)
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
other |
DataFrame | Lado derecho de la combinación. |
on |
Columna, opcional | una expresión de combinación (Column). |
how |
str, opcional | valor predeterminado inner. Debe ser uno de los siguientes: inner, , crossleft, leftoutery left_outer. |
Devoluciones
DataFrame: DataFrame unido.
Notas
Una combinación lateral (también conocida como combinación correlacionada) es un tipo de combinación donde cada fila de un DataFrame se usa como entrada para una subconsulta o una tabla derivada que calcula un resultado específico de esa fila. El lado DataFrame derecho puede hacer referencia a columnas de la fila actual del lado DataFrameizquierdo, lo que permite resultados más complejos y dependientes del contexto que una combinación estándar.
Ejemplos
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql import Row
customers_data = [
Row(customer_id=1, name="Alice"), Row(customer_id=2, name="Bob"),
Row(customer_id=3, name="Charlie"), Row(customer_id=4, name="Diana")
]
customers = spark.createDataFrame(customers_data)
orders_data = [
Row(order_id=101, customer_id=1, order_date="2024-01-10",
items=[Row(product="laptop", quantity=5), Row(product="mouse", quantity=12)]),
Row(order_id=102, customer_id=1, order_date="2024-02-15",
items=[Row(product="phone", quantity=2), Row(product="charger", quantity=15)]),
Row(order_id=105, customer_id=1, order_date="2024-03-20",
items=[Row(product="tablet", quantity=4)]),
Row(order_id=103, customer_id=2, order_date="2024-01-12",
items=[Row(product="tablet", quantity=8)]),
Row(order_id=104, customer_id=2, order_date="2024-03-05",
items=[Row(product="laptop", quantity=7)]),
Row(order_id=106, customer_id=3, order_date="2024-04-05",
items=[Row(product="monitor", quantity=1)]),
]
orders = spark.createDataFrame(orders_data)
customers.join(orders, "customer_id").lateralJoin(
spark.tvf.explode(sf.col("items").outer()).select("col.*")
).select(
"customer_id", "name", "order_id", "order_date", "product", "quantity"
).orderBy("customer_id", "order_id", "product").show()
# +-----------+-------+--------+----------+-------+--------+
# |customer_id| name|order_id|order_date|product|quantity|
# +-----------+-------+--------+----------+-------+--------+
# | 1| Alice| 101|2024-01-10| laptop| 5|
# | 1| Alice| 101|2024-01-10| mouse| 12|
# ...
# +-----------+-------+--------+----------+-------+--------+