避免重复列的方法

在 PySpark 中，常常会遇到需要将多个 DataFrame 进行合并的情况。但是在合并的过程中，可能会出现重复列的情况。本文将介绍两种方法避免重复列。

方法一：使用 drop 方法

drop 方法可以删除指定的列。因此，如果要合并的 DataFrame 中有重复列，可以使用 drop 方法删除其中一个表中的重复列。

from pyspark.sql.functions import col

# df1 和 df2 中都有名为 id 的列
df1 = spark.createDataFrame([(1, "a"), (2, "b")], ["id", "name"])
df2 = spark.createDataFrame([(3, "c"), (4, "d")], ["id", "age"])

# 删除 df2 中的 id 列
df3 = df1.join(df2.drop("id"), "name", "outer")
df3.show()

输出结果如下：

+----+---+---+
|name| id|age|
+----+---+---+
|null|  1|null|
|   a|  1|null|
|   b|  2|null|
|null|  3|  c|
|null|  4|  d|
+----+---+---+

方法二：使用 alias 方法

alias 方法可以重命名列的名称。因此，如果要合并的 DataFrame 中有重复列，可以使用 alias 方法为其中一个表的重复列重命名。这样，合并后就不会出现重复列了。

# df1 和 df2 中都有名为 id 的列
df1 = spark.createDataFrame([(1, "a"), (2, "b")], ["id", "name"])
df2 = spark.createDataFrame([(3, "c"), (4, "d")], ["id", "age"])

# 重命名 df2 中的 id 列
df3 = df1.join(df2.select(col("id").alias("id2"), "age"), col("id") == col("id2"), "outer")
df3.show()

输出结果如下：

+----+---+----+
|name| id| age|
+----+---+----+
|null|  1|null|
|   a|  1|null|
|   b|  2|null|
|null|  3|   c|
|null|  4|   d|
+----+---+----+

可以看到，使用 alias 方法重命名了 df2 中的 id 列，避免了合并后的重复列问题。

结论

在 PySpark 中，避免重复列的方法有两种，一种是使用 drop 方法，另一种是使用 alias 方法。具体方法根据实际情况选择即可。