Question

我来自pandas背景，用于将CSV文件中的数据读入数据帧，然后使用简单命令将列名更改为有用的内容：

df.columns = new_column_name_list

但是，在使用sqlContext创建的pyspark数据帧中同样不起作用。我可以轻松解决的唯一解决方案如下：

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并首先推断模式然后重命名列名，然后再次使用更新的模式加载数据帧。

有没有更好更有效的方法来像我们在熊猫中那样做？

我的火花版本是1.5.0

Answer 1

有很多方法可以做到这一点：

选项1.使用selectExpr。

data = sqlContext.createDataFrame([("Alberto", 2), ("Dakota", 2)], 
                                  ["Name", "askdaosdka"])
data.show()
data.printSchema()

# Output
#+-------+----------+
#|   Name|askdaosdka|
#+-------+----------+
#|Alberto|         2|
#| Dakota|         2|
#+-------+----------+

#root
# |-- Name: string (nullable = true)
# |-- askdaosdka: long (nullable = true)

df = data.selectExpr("Name as name", "askdaosdka as age")
df.show()
df.printSchema()

# Output
#+-------+---+
#|   name|age|
#+-------+---+
#|Alberto|  2|
#| Dakota|  2|
#+-------+---+

#root
# |-- name: string (nullable = true)
# |-- age: long (nullable = true)

选项2.使用withColumnRenamed，请注意此方法允许您“覆盖”同一列。

oldColumns = data.schema.names
newColumns = ["name", "age"]

df = reduce(lambda data, idx: data.withColumnRenamed(oldColumns[idx], newColumns[idx]), xrange(len(oldColumns)), data)
df.printSchema()
df.show()

选项3.使用 alias，在Scala中，您还可以使用as。

from pyspark.sql.functions import col

data = data.select(col("Name").alias("name"), col("askdaosdka").alias("age"))
data.show()

# Output
#+-------+---+
#|   name|age|
#+-------+---+
#|Alberto|  2|
#| Dakota|  2|
#+-------+---+

选项4.使用sqlContext.sql，它允许您在注册为表的DataFrames上使用SQL查询。

sqlContext.registerDataFrameAsTable(data, "myTable")
df2 = sqlContext.sql("SELECT Name AS name, askdaosdka as age from myTable")

df2.show()

# Output
#+-------+---+
#|   name|age|
#+-------+---+
#|Alberto|  2|
#| Dakota|  2|
#+-------+---+

Answer 2

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

使用这种方式的优点：使用长列列表，您只想更改几个列名称。在这些情况下，这可能非常方便。在连接具有重复列名的表时非常有用。

Answer 3

如果您想更改所有列名称，请尝试df.toDF(*cols)

Answer 4

如果您想对所有列名称应用简单转换，此代码可以解决这个问题:(我用下划线替换所有空格）

new_column_name_list= list(map(lambda x: x.replace(" ", "_"), df.columns))

df = df.toDF(*new_column_name_list)

感谢@ user8117731 for toDf trick。

Answer 5

如果要重命名单个列并保持原样：

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])

Answer 6

df.withColumnRenamed('age', 'age2')

Answer 7

我们可以使用各种方法来重命名列名。

首先，让我们创建一个简单的DataFrame。

df = spark.createDataFrame([("x", 1), ("y", 2)], 
                                  ["col_1", "col_2"])

现在让我们尝试将col_1重命名为col_3。 PFB有几种方法可以做到这一点。

# Approach - 1 : using withColumnRenamed function.
df.withColumnRenamed("col_1", "col_3").show()

# Approach - 2 : using alias function.
df.select(df["col_1"].alias("col3"), "col_2").show()

# Approach - 3 : using selectExpr function.
df.selectExpr("col_1 as col_3", "col_2").show()

# Rename all columns
# Approach - 4 : using toDF function. Here you need to pass the list of all columns present in DataFrame.
df.toDF("col_3", "col_2").show()

这是输出。

+-----+-----+
|col_3|col_2|
+-----+-----+
|    x|    1|
|    y|    2|
+-----+-----+

我希望这会有所帮助。

Answer 8

另一种只重命名一列（使用import pyspark.sql.functions as F）的方法：

df = df.select( '*', F.col('count').alias('new_count') ).drop('count')

Answer 9

这是我使用的方法：

创建pyspark会话：

import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('changeColNames').getOrCreate()

创建数据框：

df = spark.createDataFrame(data = [('Bob', 5.62,'juice'),  ('Sue',0.85,'milk')], schema = ["Name", "Amount","Item"])

查看具有列名的df：

df.show()
+----+------+-----+
|Name|Amount| Item|
+----+------+-----+
| Bob|  5.62|juice|
| Sue|  0.85| milk|
+----+------+-----+

使用新列名创建一个列表：

newcolnames = ['NameNew','AmountNew','ItemNew']

更改df的列名：

for c,n in zip(df.columns,newcolnames):
    df=df.withColumnRenamed(c,n)

使用新列名查看df：

df.show()
+-------+---------+-------+
|NameNew|AmountNew|ItemNew|
+-------+---------+-------+
|    Bob|     5.62|  juice|
|    Sue|     0.85|   milk|
+-------+---------+-------+

Answer 10

我用这个：

from pyspark.sql.functions import col
df.select(['vin',col('timeStamp').alias('Date')]).show()

Answer 11

我提供了一个易于使用的函数来为pyspark数据框重命名多个列，万一有人要使用它：

df.where(df.A.diff().ne(0), 0)

            A
2013-01-01  1
2013-01-02  0
2013-01-03  0
2013-01-04 -1
2013-01-05  0
2013-01-06  0
2013-01-07  1
2013-01-08  0
2013-01-09 -1
2013-01-10  1

请注意，两个列表的长度必须相同。

Answer 12

您可以使用多种方法：

df1=df.withColumn("new_column","old_column").drop(col("old_column"))
df1=df.withColumn("new_column","old_column")
df1=df.select("old_column".alias("new_column"))

Answer 13

您可以放入for循环，并使用zip将两个列中的每个列名配对。

new_name = ["id", "sepal_length_cm", "sepal_width_cm", "petal_length_cm", "petal_width_cm", "species"]

new_df = df
for old, new in zip(df.columns, new_name):
    new_df = new_df.withColumnRenamed(old, new)

Answer 14

我喜欢用字典重命名df。

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

Answer 15

您可以使用以下函数来重命名数据框的所有列。

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

如果只需要更新几个列的名称，则可以在replace_with列表中使用相同的列名称

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'])

Answer 16

对于单列重命名，您仍然可以使用toDF（）。例如，

df1.selectExpr("SALARY*2").toDF("REVISED_SALARY").show()

Answer 17

方法1：

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

方法2： 如果您想进行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")

Answer 18


from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType

CreatingDataFrame = [("James","Sales","NY",90000,34,10000),
    ("Michael","Sales","NY",86000,56,20000),
    ("Robert","Sales","CA",81000,30,23000),
    ("Maria","Finance","CA",90000,24,23000),
    ("Raman","Finance","CA",99000,40,24000),
    ("Scott","Finance","NY",83000,36,19000),
    ("Jen","Finance","NY",79000,53,15000),
    ("Jeff","Marketing","CA",80000,25,18000),
    ("Kumar","Marketing","NY",91000,50,21000)
  ]

schema = StructType([ \
    StructField("employee_name",StringType(),True), \
    StructField("department",StringType(),True), \
    StructField("state",StringType(),True), \
    StructField("salary", IntegerType(), True), \
    StructField("age", StringType(), True), \
    StructField("bonus", IntegerType(), True) \
  ])

 
OurData = spark.createDataFrame(data=CreatingDataFrame,schema=schema)

OurData.show()

# COMMAND ----------

GrouppedBonusData=OurData.groupBy("department").sum("bonus")


# COMMAND ----------

GrouppedBonusData.show()


# COMMAND ----------

GrouppedBonusData.printSchema()

# COMMAND ----------

from pyspark.sql.functions import col

BonusColumnRenamed = GrouppedBonusData.select(col("department").alias("department"), col("sum(bonus)").alias("Total_Bonus"))
BonusColumnRenamed.show()

# COMMAND ----------

GrouppedBonusData.groupBy("department").count().show()

# COMMAND ----------

GrouppedSalaryData=OurData.groupBy("department").sum("salary")

# COMMAND ----------

GrouppedSalaryData.show()

# COMMAND ----------

from pyspark.sql.functions import col

SalaryColumnRenamed = GrouppedSalaryData.select(col("department").alias("Department"), col("sum(salary)").alias("Total_Salary"))
SalaryColumnRenamed.show()

如何更改pyspark中的数据框列名？

18 个答案: