Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Retourneert een nieuw DataFrame met een samenvoeging van rijen in dit en een ander DataFrame.
Syntaxis
unionByName(other: "DataFrame", allowMissingColumns: bool = False)
Parameterwaarden
| Kenmerk | Typ | Beschrijving |
|---|---|---|
other |
DataFrame | Een ander DataFrame dat moet worden gecombineerd. |
allowMissingColumns |
bool, optioneel, standaard false | Geef op of ontbrekende kolommen moeten worden toegestaan. |
Retouren
DataFrame: Een nieuw DataFrame met de gecombineerde rijen met bijbehorende kolommen van de twee gegeven DataFrames.
Aantekeningen
Met deze methode wordt een samenvoegbewerking uitgevoerd op beide dataframes, waarbij kolommen worden omgezet op naam (in plaats van positie). Wanneer allowMissingColumns is waar, worden ontbrekende kolommen gevuld met null.
Examples
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|
# +----+----+----+----+