PySpark：两个DataFrame相减

在本文中，我们将介绍如何使用PySpark的subtract函数来对两个DataFrame进行相减操作。PySpark是一个基于Apache Spark的Python库，可以用于处理大规模数据集。

阅读更多：PySpark 教程

1. PySpark概述

PySpark是一个强大的分布式计算框架，它提供了一套丰富的API来处理大规模数据，并利用Spark的并行计算能力来加速数据处理任务。PySpark支持各种数据结构，包括DataFrame和RDD。

2. DataFrame简介

DataFrame是一种以类似于关系型数据库的表格形式组织的数据结构，每一列具有名称和数据类型，并且可以进行SQL操作和数据转换。DataFrame是PySpark中最常用的数据结构之一，它提供了许多方便的操作方法。

3. 两个DataFrame相减

在PySpark中，我们可以使用subtract函数对两个DataFrame进行相减操作。subtract函数用于返回第一个DataFrame中不包含在第二个DataFrame中的行。

下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建第一个DataFrame
data1 = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Tom", 35)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["name", "age"])

# 创建第二个DataFrame
data2 = [("Alice", 25), ("Bob", 30)]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["name", "age"])

# 使用subtract函数相减两个DataFrame
result = df1.subtract(df2)

# 显示结果
result.show()

运行上述代码，我们将得到如下结果：

+----+---+
|name|age|
+----+---+
| Tom| 35|
+----+---+

从结果可以看出，subtract函数返回了df1中不包含在df2中的行，即只返回了姓名为Tom、年龄为35的行。

需要注意的是，subtract函数对DataFrame进行相减时默认是基于全部列进行比较的。如果我们只想对指定的列进行比较，可以使用select函数来对DataFrame进行投影。

下面是一个示例代码：

# 使用select函数对DataFrame进行投影，只比较name列
result = df1.select("name").subtract(df2.select("name"))
result.show()

运行上述代码，我们将得到如下结果：

+----+
|name|
+----+
| Tom|
+----+

从结果中可以看到，使用select函数对DataFrame进行投影后，subtract函数只对比较了name列，并返回不包含在df2中的行。

4. 高级用法

除了subtract函数，PySpark还提供了其他几个用于对DataFrame进行相减操作的函数，包括exceptAll和subtractAll。

exceptAll函数：返回第一个DataFrame中不包含在第二个DataFrame中的所有行，包括重复的行。
subtractAll函数：返回第一个DataFrame中不包含在第二个DataFrame中的所有行，不包括重复的行。

下面是示例代码：

# 使用exceptAll函数相减两个DataFrame
result = df1.exceptAll(df2)
result.show()

# 使用subtractAll函数相减两个DataFrame
result = df1.subtractAll(df2)
result.show()

总结

本文介绍了如何使用PySpark的subtract函数对两个DataFrame进行相减操作。通过示例代码的演示，我们学习了subtract函数的基本用法，并了解到了其他几个用于相减操作的函数。要对两个DataFrame进行相减操作，可以根据实际需求选择合适的函数来使用。通过掌握PySpark的相减操作，我们可以更加灵活地处理大规模数据集，并加速数据处理任务的执行。