Observação
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Retorna um novo DataFrame que contém a união de linhas neste e em outro DataFrame.
Sintaxe
unionByName(other: "DataFrame", allowMissingColumns: bool = False)
Parâmetros
| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
other |
DataFrame | Outro DataFrame que precisa ser combinado. |
allowMissingColumns |
bool, opcional, false padrão | Especifique se as colunas ausentes devem ser permitidos. |
Devoluções
DataFrame: um novo DataFrame que contém as linhas combinadas com colunas correspondentes dos dois DataFrames determinados.
Observações
Esse método executa uma operação de união em DataFrames de entrada, resolvendo colunas por nome (em vez de posição). Quando allowMissingColumns for True, as colunas ausentes serão preenchidas com nulo.
Exemplos
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|
# +----+----+----+----+