Snowflake StreamLit应用中Snowpark Merge多列更新语法问询

只需在when_matched().update()的字典参数中，添加所有需要更新的列映射即可。因为你的源数据集（updated_dataset）和目标数据集（dataset）列名、结构完全一致，直接把要更新的三列都放入字典：

修改后的核心代码片段：

dataset.merge(
    updated_dataset,
    (dataset["Id"] == updated_dataset["Id"]),
    [
        when_matched().update({
            "Column1": updated_dataset["Column1"],
            "Column2": updated_dataset["Column2"],
            "Column3": updated_dataset["Column3"]
        })
    ]
)

整合到完整代码中的示例：

import streamlit as st
from snowflake.snowpark.context import get_active_session
import datetime
from datetime import timedelta, date
import dateutil
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import time
import pandas as pd
from snowflake.snowpark.functions import when_matched

...
dataset = session.table("TEMP_TEST_TABLE")
...
updated_dataset=session.create_dataframe(edited)
...
# 同时更新Column1、Column2、Column3的merge语句
dataset.merge(
    updated_dataset,
    (dataset["Id"] == updated_dataset["Id"]),
    [
        when_matched().update({
            "Column1": updated_dataset["Column1"],
            "Column2": updated_dataset["Column2"],
            "Column3": updated_dataset["Column3"]
        })
    ]
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gokhan