连接后如何在 Pyspark Dataframe 中选择和排序多个列答案

【问题标题】：How to select and order multiple columns in a Pyspark Dataframe after a join连接后如何在 Pyspark Dataframe 中选择和排序多个列
【发布时间】：2016-11-07 14:21:38
【问题描述】：

我想从现有数据框（在连接后创建）中选择多个列，并希望将这些文件排序为我的目标表结构。如何做呢？我使用的方法如下。在这里，我可以选择需要但无法按顺序制作的必要列。

Required (Target Table structure) :
hist_columns = ("acct_nbr","account_sk_id", "zip_code","primary_state", "eff_start_date" ,"eff_end_date","eff_flag")

account_sk_df = hist_process_df.join(broadcast(df_sk_lkp) ,'acct_nbr','inner' )
account_sk_df_ld = account_sk_df.select([c for c in account_sk_df.columns if c in hist_columns])

>>> account_sk_df
DataFrame[acct_nbr: string, primary_state: string, zip_code: string, eff_start_date: string, eff_end_date: string, eff_flag: string, hash_sk_id: string, account_sk_id: int]


>>> account_sk_df_ld
DataFrame[acct_nbr: string, primary_state: string, zip_code: string, eff_start_date: string, eff_end_date: string, eff_flag: string, account_sk_id: int]

account_sk_id 需要在第二位。最好的方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark apache-spark-sql

【解决方案1】：

尝试通过仅给出列表来选择列，而不是通过迭代现有列并且排序应该没问题：

account_sk_df_ld = account_sk_df.select(*hist_columns)

【讨论】：

是的.. 这对我有用。你请解释一下发生了什么..这些字段在列表中。
在 spark 中，您可以通过将列名称作为字符串来选择列（但前提是它们在当前数据帧中是唯一的）。
您必须传递像df.select("col1", "col2") 这样的列，而不是df.select(["col1", "col2"])。 * 有助于将列表解压缩为各个列名称，就像 PySpark 所期望的那样。