本文向您介绍DataFrame支持的数据表的JOIN操作、UNION操作等数据合并操作。

导入表数据,创建示例数据。
>>> from odps.df import DataFrame
>>> movies = DataFrame(o.get_table('pyodps_ml_100k_movies'))
>>> ratings = DataFrame(o.get_table('pyodps_ml_100k_ratings'))
>>> movies.dtypes
odps.Schema {
  movie_id                            int64
  title                               string
  release_date                        string
  video_release_date                  string
  imdb_url                            string
}
>>> ratings.dtypes
odps.Schema {
  user_id                     int64
  movie_id                    int64
  rating                      int64
  unix_timestamp              int64
}

JOIN操作

DataFrame支持对两个Collection执行join的操作。
  • 如果不指定join的条件,则DataFrame API会寻找名字相同的列,并作为join的条件。
    >>> movies.join(ratings).head(3)
       movie_id              title  release_date  video_release_date                                           imdb_url  user_id  rating  unix_timestamp
    0         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...       49       3       888068877
    1         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      621       5       881444887
    2         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      291       3       874833936
  • 显式指定join的条件。在join时,如果on条件在两表中所选取的字段名称相同,则只会保留其中一个表的此字段。
    >>> movies.join(ratings, on='movie_id').head(3)
       movie_id              title  release_date  video_release_date                                           imdb_url  user_id  rating  unix_timestamp
    0         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...       49       3       888068877
    1         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      621       5       881444887
    2         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      291       3       874833936
  • 在执行其他类型的join操作时,例如left_join,两表中相同名称的字段会被重命名。
    >>> movies.left_join(ratings, on='movie_id').head(3)
       movie_id_x              title  release_date  video_release_date                                           imdb_url  user_id  movie_id_y  rating  unix_timestamp
    0           3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...       49           3       3       888068877
    1           3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      621           3       5       881444887
    2           3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      291           3       3       874833936
    示例中,movie_id被重命名为movie_id_xmovie_id_y,这与suffixes参数有关,该参数的默认值为('_x', '_y')。当遇到重名的列时,重名的列会被重命名为指定的后缀名。
    >>> ratings2 = ratings[ratings.exclude('movie_id'), ratings.movie_id.rename('movie_id2')]
    >>> ratings2.dtypes
    odps.Schema {
      user_id                     int64
      rating                      int64
      unix_timestamp              int64
      movie_id2                   int64
    }
    >>> movies.join(ratings2, on=[('movie_id', 'movie_id2')]).head(3)
       movie_id              title  release_date  video_release_date                                           imdb_url  user_id  rating  unix_timestamp  movie_id2
    0         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...       49       3       888068877          3
    1         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      621       5       881444887          3
    2         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      291       3       874833936          3
  • 也可以在on中直接写等于表达式。
    >>> movies.join(ratings2, on=[movies.movie_id == ratings2.movie_id2]).head(3)
       movie_id              title  release_date  video_release_date                                           imdb_url  user_id  rating  unix_timestamp  movie_id2
    0         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...       49       3       888068877          3
    1         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      621       5       881444887          3
    2         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      291       3       874833936          3
  • self-join时,可以调用view方法分别取字段。
    >>> movies2 = movies.view()
    >>> movies.join(movies2, movies.movie_id == movies2.movie_id)[movies, movies2.movie_id.rename('movie_id2')].head(3)
       movie_id            title_x release_date_x video_release_date_x  \
    0         2   GoldenEye (1995)    01-Jan-1995                 True
    1         3  Four Rooms (1995)    01-Jan-1995                 True
    2         4  Get Shorty (1995)    01-Jan-1995                 True
    
                                              imdb_url_x  movie_id2
    0  http://us.imdb.com/M/title-exact?GoldenEye%20(...          2
    1  http://us.imdb.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...          3
    2  http://us.imdb.com/M/title-exact?Get%20Shorty%...          4

    除了支持join,DataFrame还支持left_joinright_joinouter_join。在执行上述外连接操作时, 默认会为重名列加上_x _y后缀,可通过在suffixes参数中传入一个二元tuple进行自定义后缀。

  • 如果需要在外连接中避免对位次相等的列取重复列,可以指定merge_columns选项。该选项会自动选择两列中的非空值作为新列的值。
    >>> movies.left_join(ratings, on='movie_id', merge_columns=True)

使用mapjoin时,只需将mapjoin设为True,执行时会对右表做mapjoin操作。您也可以对分别来自ODPS和Pandas的Collection进行join,或者对分别来自ODPS和数据库的Collection进行join,该计算会在ODPS上执行。

UNION操作

如果两张表的字段和类型都一致(字段的顺序可以不同),则可以使用union或者concat将它们合并成一张表。
>>> mov1 = movies[movies.movie_id < 3]['movie_id', 'title']
>>> mov2 = movies[(movies.movie_id > 3) & (movies.movie_id < 6)]['title', 'movie_id']
>>> mov1.union(mov2)
   movie_id              title
0         1   Toy Story (1995)
1         2   GoldenEye (1995)
2         4  Get Shorty (1995)
3         5     Copycat (1995)

您也可以对分别来自ODPS和Pandas的Collection进行union操作,或者对分别来自ODPS和数据库的Collection进行union操作,相关的计算会在ODPS上执行。