如何在PySpark中更改数据帧列名?

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

df。withColumnRenamed(“年龄”、“age2”)

2018-06-28 14:49:43

其他回答

df。withColumnRenamed(“年龄”、“age2”)

2018-06-28 14:49:43

我喜欢使用字典重命名df。

rename = {'old1': 'new1', 'old2': 'new2'}
for col in df.schema.names:
    df = df.withColumnRenamed(col, rename[col])

2020-11-03 11:51:44

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'])

2019-10-11 10:19:30

如果你想重命名一个列，并保持其他列不变:

from pyspark.sql.functions import col
new_df = old_df.select(*[col(s).alias(new_name) if s == column_to_change else s for s in old_df.columns])

2017-01-15 15:22:33

df = df.withColumnRenamed("colName", "newColName")\
       .withColumnRenamed("colName2", "newColName2")

使用这种方式的优点:对于一个很长的列列表，您只需要更改几个列名。这在这些场景中非常方便。在连接具有重复列名的表时非常有用。

2016-03-30 07:25:17

如何在PySpark中更改数据帧列名?

推荐文章

最新文章

标签