在 pyspark Dataframe 上创建新的模式或列名

Question

我看到了this post，它有点帮助，只是我需要使用列表更改数据帧的标题，因为它很长并且随着我输入的每个数据集而变化，所以我无法真正写出/很难-新列名中的代码。

例如：

df = sqlContext.read.load("./assets/"+filename, 
                          format='com.databricks.spark.csv', 
                          header='false', 
                          inferSchema='false')
devices = df.first()
metrics = df.take(2)[1]
# Adding the two header rows together as one as a way of later searching through and sorting rows
# delimiter is "..." since it doesn't occur anywhere in the data and we don't have to wory about multiple splits
header = [str(devices[i]) +"..."+ str(metrics[i]) for i in range(len(devices))]

df2 = df.toDF(header)

那么我当然会得到这个错误：

IllegalArgumentException: u"requirement failed: 列数不匹配。\n旧列名 (278)：

header 的长度 = 278 和列数是一样的。 所以，真正的问题是，当我有一个新名称列表时，如何对数据帧中的标头进行非硬编码重命名？

我怀疑我必须不以实际列表对象的形式输入，但是如何在不遍历每一列的情况下做到这一点（使用 selectexpr 或别名并使用一个创建几个新的 dfs（不可变）一次更新新的列？（糟糕）

Answer 1

我尝试了不同的方法。因为我想模拟硬编码列表（而不是实际的列表对象），所以我使用了 exec() 语句和一个由所有链接标题创建的字符串。

注意：这限制为 255 列。所以如果你想要更多，你就必须打破它

for i in range(len(header)):
    # For the first of the column names, need to initiate the string header_str
    if i == 0:
        header_str = "'" + str(header[i])+"',"
    # For the last of the names, need a different string to close it without a comma
    elif i == len(header)-1:
        header_str = header_str + "'" + header[i] + "'"
    #For everything in the middle: just add it all together the same way
    else:
        header_str = header_str + "'" + header[i] + "',"

exec("df2 = df.toDF("+ header_str +")")

Answer 2

您可以遍历旧列名并将新列名作为别名。一个很好的方法是在 python 中使用函数zip。

首先让我们创建列名列表：

old_cols = df.columns
new_cols = [str(d) + "..." + str(m) for d, m in zip(devices, metrics)]

虽然我假设“...”指的是另一个 python 对象，因为“...”在列名中不是一个好的字符序列。

最后：

df2 = df.select([df[oc].alias(nc) for oc, nc in zip(old_cols, new_cols)])