在数据框中,我试图识别那些在 C2 列中具有值的行,该值在任何其他行的 C1 列中都不存在。我尝试了以下代码:
in_df = sqlContext.createDataFrame([[1,None,'A'],[2,1,'B'],[3,None,'C'],[4,11,'D']],['C1','C2','C3'])
in_df.show()
+---+----+---+
| C1| C2| C3|
+---+----+---+
| 1|null| A|
| 2| 1| B|
| 3|null| C|
| 4| 11| D|
+---+----+---+
filtered = in_df.filter(in_df.C2.isNotNull())
filtered.show()
+---+---+---+
| C1| C2| C3|
+---+---+---+
| 2| 1| B|
| 4| 11| D|
+---+---+---+
现在应用 left_anti 连接预计只返回第 4 行,但我也得到第 2 行:
filtered.join(in_df,(in_df.C1 == filtered.C2), 'left_anti').show()
+---+---+---+
| C1| C2| C3|
+---+---+---+
| 2| 1| B|
| 4| 11| D|
+---+---+---+
如果我“实现”过滤后的 DF,则结果如预期:
filtered = filtered.toDF(*filtered.columns)
filtered.join(in_df,(in_df.C1 == filtered.C2), 'left_anti').show()
+---+---+---+
| C1| C2| C3|
+---+---+---+
| 4| 11| D|
+---+---+---+
为什么需要这个 .toDF?