我来自熊猫的背景,我习惯了从CSV文件读取数据到一个dataframe,然后简单地改变列名使用简单的命令有用的东西:

df.columns = new_column_name_list

然而,这在使用sqlContext创建的PySpark数据框架中是行不通的。 我能想到的唯一解决办法是:

df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").options(header='false', inferschema='true', delimiter='\t').load("data.txt")
oldSchema = df.schema
for i,k in enumerate(oldSchema.fields):
  k.name = new_column_name_list[i]
df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").options(header='false', delimiter='\t').load("data.txt", schema=oldSchema)

这基本上是定义变量两次,首先推断模式,然后重命名列名,然后用更新的模式再次加载数据框架。

有没有更好更有效的方法来做到这一点,就像我们对熊猫做的那样?

我的Spark版本是1.5.0


当前回答

方法1:

df = df.withColumnRenamed("old_column_name", "new_column_name")

方法2: 如果你想做一些计算并重命名新值

df = df.withColumn("old_column_name", F.when(F.col("old_column_name") > 1, F.lit(1)).otherwise(F.col("old_column_name"))
df = df.drop("new_column_name", "old_column_name")

其他回答

您可以使用以下函数重命名数据框架的所有列。

def df_col_rename(X, to_rename, replace_with):
    """
    :param X: spark dataframe
    :param to_rename: list of original names
    :param replace_with: list of new names
    :return: dataframe with updated names
    """
    import pyspark.sql.functions as F
    mapping = dict(zip(to_rename, replace_with))
    X = X.select([F.col(c).alias(mapping.get(c, c)) for c in to_rename])
    return X

如果你只需要更新几个列名,你可以在replace_with列表中使用相同的列名

重命名所有列

df_col_rename(X,['a', 'b', 'c'], ['x', 'y', 'z'])

重命名一些列

df_col_rename(X,['a', 'b', 'c'], ['a', 'y', 'z'])

如果您想更改所有列名,请尝试df.toDF(*cols)

列表理解+ f-string:

df = df.toDF(*[f'n_{c}' for c in df.columns])

简单的列表理解:

df = df.toDF(*[c.lower() for c in df.columns])

你可以使用多种方法:

df1 = df . withColumn(“new_column”、“old_column)。放下坳(old_column”) df1 = df . withColumn(“new_column”、“old_column”) 选择(“old_column df1 = df。别名(new_column”)

你可以使用'alias'来更改列名:

col('my_column').alias('new_name')

另一种使用'alias'的方式(可能没有提到):

df.my_column.alias('new_name')