在PySpark中,可以使用withColumnRenamed()
方法来创建一个新的数据框,而不更改列名。该方法接受两个参数,第一个参数是要更改的列名,第二个参数是新的列名。
以下是创建PySpark数据框的示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
# 创建新的数据框,不更改列名
new_df = df.withColumnRenamed("Age", "NewAge")
# 显示新的数据框
new_df.show()
在上面的示例中,我们首先创建了一个SparkSession对象,然后使用createDataFrame()
方法创建了一个包含姓名和年龄的数据框。接下来,我们使用withColumnRenamed()
方法将列名"Age"更改为"NewAge",并将结果保存在一个新的数据框中。最后,我们使用show()
方法显示新的数据框。
这种方法适用于在不更改原始数据框的情况下创建一个新的数据框,以便进行后续的数据处理和分析。
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