Spark数据框为何显示不同的结果？

这个问题可能是因为两个不同的数据框中包含了相同的列名，但却具有不同类型的数据。可以使用以下代码来检查数据框的模式并确保列名和数据类型是正确的：

df.printSchema()

如果发现列有不同的数据类型，可以使用以下代码更改列类型：

from pyspark.sql.types import *
df = df.withColumn("col_name", df["col_name"].cast(FloatType()))

另外，还要确保对数据框进行适当的筛选和排序，以确保得到正确的结果。例如，如果数据框包含日期列，则可以使用以下代码对数据框进行排序：

from pyspark.sql.functions import *
df = df.orderBy(asc("date_col"))

最后，还可以将数据框转换为 Pandas 数据框进行比较并查看结果的差异：

pandas_df = df.toPandas()