这与用新值更新数据框列密切相关，除了您还想添加数据框B中的行。一种方法是首先执行链接的问题中概述的操作，然后将结果与数据框B合并并删除重复。
例如：
dfA.alias('a').join(dfB.alias('b'), on=['col_1'], how='left')\
.select(
'col_1',
f.when(
~f.isnull(f.col('b.col_2')),
f.col('b.col_2')
).otherwise(f.col('a.col_2')).alias('col_2'),
'b.col_3'
)\
.union(dfB)\
.dropDuplicates()\
.sort('col_1')\
.show()
#+-----+-----+-----+
#|col_1|col_2|col_3|
#+-----+-----+-----+
#| a| wew| 1|
#| b| eee| null|
#| c| rer| 3|
#| d| yyy| 2|
#+-----+-----+-----+
如果您有很多要替换的列并且不想对它们全部进行硬编码，则可以更一般地使用列表推导：
cols_to_update = ['col_2']
dfA.alias('a').join(dfB.alias('b'), on=['col_1'], how='left')\
.select(
*[
['col_1'] +
[
f.when(
~f.isnull(f.col('b.{}'.format(c))),
f.col('b.{}'.format(c))
).otherwise(f.col('a.{}'.format(c))).alias(c)
for c in cols_to_update
] +
['b.col_3']
]
)\
.union(dfB)\
.dropDuplicates()\
.sort('col_1')\
.show()
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