在PySpark数据框中选择列 [英] Select columns in PySpark dataframe

问题描述

我正在寻找一种在PySpark中选择数据框的列的方法.对于第一行，我知道我可以使用 df.first()，但是不确定列，因为它们没有列名.

I am looking for a way to select columns of my dataframe in PySpark. For the first row, I know I can use df.first(), but not sure about columns given that they do not have column names.

我有5列，并且想遍历它们中的每一个.

I have 5 columns and want to loop through each one of them.

+--+---+---+---+---+---+---+
|_1| _2| _3| _4| _5| _6| _7|
+--+---+---+---+---+---+---+
|1 |0.0|0.0|0.0|1.0|0.0|0.0|
|2 |1.0|0.0|0.0|0.0|0.0|0.0|
|3 |0.0|0.0|1.0|0.0|0.0|0.0|

推荐答案

尝试如下操作:

df.select([c for c in df.columns if c in ['_2','_4','_5']]).show()

这篇关于在PySpark数据框中选择列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！