如何从 Spark DataFrame 中删除列表中给出的多个列名？答案

【问题标题】：How to drop multiple column names given in a list from Spark DataFrame?如何从 Spark DataFrame 中删除列表中给出的多个列名？
【发布时间】：2017-12-15 10:58:21
【问题描述】：

我有一个基于 n 值创建的动态列表。

n = 3
drop_lst = ['a' + str(i) for i in range(n)]
df.drop(drop_lst)

但上述方法不起作用。

注意：

我的用例需要一个动态列表。

如果我只是在没有列表的情况下执行以下操作

df.drop('a0','a1','a2')

如何使下拉功能与列表一起使用？

Spark 2.2 似乎没有此功能。有没有办法让它在不使用select() 的情况下工作？

【问题讨论】：

标签： apache-spark dataframe pyspark apache-spark-sql pyspark-sql

【解决方案1】：

您可以使用* 运算符将列表的内容作为参数传递给drop()：

df.drop(*drop_lst)

【讨论】：

谢谢！ * 运算符是做什么的？它有什么意义？
如果你把它放在它的左边，星号会解压迭代器的内容，即。它会生成列表中的各个元素。
这对我不起作用，它给出：TypeError: drop() 恰好需要 2 个参数（给定 92 个）。我可能有旧版本？
回答我自己的问题：我刚刚检查过，在我的版本（1.6.2）中，这里描述的列表方法不起作用。
该解决方案适用于 python 但不适用于 scala for scala 查看答案由@fox ghost 下面

【解决方案2】：

您可以将列名指定为逗号分隔的列表，例如

df.drop("col1","col11","col21")

【讨论】：

【解决方案3】：

这是如何在 scala 中删除指定数量的连续列：

val ll = dfwide.schema.names.slice(1,5)
dfwide.drop(ll:_*).show

slice 有两个参数星索引和结束索引。

【讨论】：

【解决方案4】：

使用简单循环：

for c in drop_lst:
   df = df.drop(c)

【讨论】：

A code-only answer is not high quality。虽然此代码可能很有用，但您可以通过说明其工作原理、工作方式、何时应该使用以及它的局限性来改进它。请edit您的回答包括解释和相关文档的链接。

【解决方案5】：

您可以使用drop(*cols) 2 种方式。

df.drop('age').collect()
df.drop(df.age).collect()

查看官方文档DataFrame.drop

【讨论】：

在这种情况下 .collect() 做了什么？