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Devuelve un nuevo DataFrame que contiene la unión de filas en este y otro DataFrame.
Sintaxis
unionByName(other: "DataFrame", allowMissingColumns: bool = False)
Parámetros
| Parámetro | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
other |
DataFrame | Otro DataFrame que debe combinarse. |
allowMissingColumns |
bool, opcional, false predeterminado | Especifique si se van a permitir las columnas que faltan. |
Devoluciones
DataFrame: nuevo DataFrame que contiene las filas combinadas con las columnas correspondientes de los dos dataframes especificados.
Notas
Este método realiza una operación de unión en ambos DataFrames de entrada, resolviendo columnas por nombre (en lugar de por posición). Cuando allowMissingColumns es True, las columnas que faltan se rellenarán con null.
Ejemplos
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|
# +----+----+----+----+