В чем разница между методами union и join в PySpark для объединения данных?

Разница между методами union и join в PySpark для объединения данных заключается в том, как происходит этот процесс.

Union позволяет объединить два датафрейма. www.geeksforgeeks.org Есть возможность использовать функцию unionByName, которая объединяет датафреймы по именам. www.geeksforgeeks.org

Join позволяет объединить два или более датафрейма на основе определённых условий. dzone.com В PySpark есть несколько типов join: www.sparkcodehub.com

• Inner Join. www.sparkcodehub.com Возвращает строки из обоих датафреймов, которые имеют совпадающие значения в указанных столбцах. www.sparkcodehub.com
• Outer Join. www.sparkcodehub.com Возвращает все строки из одного датафрейма и соответствующие строки из другого. www.sparkcodehub.com Если совпадение не найдено, для несовпадающих строк возвращаются значения NULL. www.sparkcodehub.com
• Left Join. www.sparkcodehub.com Возвращает все строки из левого датафрейма и соответствующие строки из правого. www.sparkcodehub.com Если совпадение не найдено, для столбцов правого датафрейма возвращаются значения NULL. www.sparkcodehub.com
• Right Join. www.sparkcodehub.com Возвращает все строки из правого датафрейма и соответствующие строки из левого. www.sparkcodehub.com Если совпадение не найдено, для столбцов левого датафрейма возвращаются значения NULL. www.sparkcodehub.com
• Left Semi Join. www.sparkcodehub.com Возвращает строки из левого датафрейма, где есть совпадение в правом. www.sparkcodehub.com Результат содержит только столбцы из левого датафрейма. www.sparkcodehub.com
• Left Anti Join. www.sparkcodehub.com Возвращает строки из левого датафрейма, где нет совпадения в правом. www.sparkcodehub.com