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
我做了一个易于使用的函数来重命名pyspark dataframe的多个列，
如果有人想使用它:
def renameCols(df, old_columns, new_columns):
for old_col,new_col in zip(old_columns,new_columns):
df = df.withColumnRenamed(old_col,new_col)
return df
old_columns = ['old_name1','old_name2']
new_columns = ['new_name1', 'new_name2']
df_renamed = renameCols(df, old_columns, new_columns)
注意，两个列表的长度必须相同。
最接近df的表述。Columns = new_column_name_list为:
import pyspark.sql.functions as F
df = df.select(*[F.col(name_old).alias(name_new)
for (name_old, name_new)
in zip(df.columns, new_column_name_list)]
这并不需要任何很少使用的函数，并强调了一些在Spark中非常有用的模式。如果你发现这一行代码做了太多的事情，你也可以拆分这些步骤:
import pyspark.sql.functions as F
column_mapping = [F.col(name_old).alias(name_new)
for (name_old, name_new)
in zip(df.columns, new_column_name_list)]
df = df.select(*column_mapping)
