本文介绍如何在 pyspark 中对两个 dataframe 执行左连接，填充缺失字段，并新增 `src` 列标识数据来源（如 `tbl1` 或 `tbl2`），最终统一输出为标准格式。
在 PySpark 数据处理中，常需将主表（如用户邮箱表）与参考表（如员工编号映射表）进行关联，以补全或校验关键字段。本例中，df1 包含 mail_id 和 e_no（员工号），df2 包含 email 和 emp_no，但 df2 中部分 email 为空 —— 这意味着：当 df1 的邮箱在 df2 中未匹配时，应优先使用 df1 自身的 e_no 值作为 emp_no，并标记来源为 tbl1；反之，若成功匹配，则取 df2 的 emp_no 并标记为 tbl2。
关键点在于连接条件与 src 判断逻辑的一致性：原问题中错误地用 e_no == emp_no 连接，但实际业务语义是“用邮箱对齐”，即 df1.mail_id == df2.email；同时，src 的判断应基于连接后 emp_no 是否为空（因左连接下 df2.emp_no 为 NULL 表示未匹配），而非检查 mail_id 字段本身。
以下是完整、可运行的解决方案：
from pyspark.sql import functions as F from pyspark.sql.functions import col, when # 步骤1：执行左连接（以 df1 为主表，按邮箱对齐） result = df1.join(df2, df1.mail_id == df2.email, "left") # 步骤2：构造 src 列——emp_no 为 null 表示未从 df2 匹配到，故来源为 tbl1；否则为 tbl2 result = result.withColumn( "src", when(col("emp_no").isNull(), "tbl1").otherwise("tbl2") ) # 步骤3：选择并重命名字段，统一输出结构 # 若 emp_no 为空，取 df1 的 e_no；否则取 df2 的 emp_no final_result = result.select( col("mail_id").alias("email"), when(col("emp_no").isNull(), col("e_no")).otherwise(col("emp_no")).alias("emp_no"), "src" ) final_result.show(truncate=False)✅ 输出效果（与预期一致）：
+------------------+------+-----+ |email |emp_no|src | +------------------+------+-----+ |[email protected] |111 |tbl1 | |[email protected] |222 |tbl2 | |[email protected] |333 |tbl2 | +------------------+------+-----+⚠️ 注意事项：
- 连接键必须语义正确：本例是邮箱关联，不是员工号相等，切勿误用 df1.e_no == df2.emp_no；
- isNull() 判断对象是连接后的列：col(“emp_no”).isNull() 可靠反映 df2 是否提供有效值；
- 避免空字符串陷阱：df2.email 含空值（非 null），但左连接后 emp_no 仍可能为 null，因此直接判 emp_no 更健壮；
- 若后续需去重或处理多匹配，建议在连接前对 df2 按 email 去重（如 df2.dropDuplicates([“email”])）。
该方案结构清晰、逻辑明确，适用于 etl 中常见的“主表补全 + 来源追踪”场景。