DataFrame支持的数据表的操作_云原生大数据计算服务 MaxCompute(MaxCompute)-阿里云帮助中心

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。

前提条件

您需要提前导入以下示例表数据，用于操作本文中的示例，其中示例源数据下载请参见快速入门，使用到的两个示例表结构如下。

>>> 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
  _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                                           url  user_id  rating  unix_timestamp
0         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...       49       3       888068877
1         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      621       5       881444887
2         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.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                                            url  user_id  rating  unix_timestamp
0         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...       49       3       888068877
1         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      621       5       881444887
2         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.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                                           url  user_id  movie_id_y  rating  unix_timestamp
0           3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...       49           3       3       888068877
1           3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      621           3       5       881444887
2           3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      291           3       3       874833936

示例中，movie_id被重命名为movie_id_x、movie_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                                           url  user_id  rating  unix_timestamp  movie_id2
0         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...       49       3       888068877          3
1         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      621       5       881444887          3
2         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.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                                           url  user_id  rating  unix_timestamp  movie_id2
0         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...       49       3       888068877          3
1         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      621       5       881444887          3
2         3  Four Rooms (1995)   01-Jan-1995                      http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Four%20Rooms%...      291       3       874833936          3

在self-join时，可以调用view方法分别提取字段。

>>> 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

                                          url_x  movie_id2
0  http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?GoldenEye%20(...          2
1  http://example.aliyundoc.comtitle-exact?Four%20Rooms%...          3
2  http://example.aliyundoc.com/M/title-exact?Get%20Shorty%...          4

除了支持join，DataFrame还支持left_join、right_join和outer_join。在执行上述外连接操作时，默认会为重名列加上_x和 _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。