本文簡要介紹
pyspark.sql.Column.dropFields
的用法。用法:
Column.dropFields(*fieldNames)
按名稱刪除
StructType
中的字段的表達式。如果架構不包含字段名稱,則這是 no-op。版本 3.1.0 中的新函數。
例子:
>>> from pyspark.sql import Row >>> from pyspark.sql.functions import col, lit >>> df = spark.createDataFrame([ ... Row(a=Row(b=1, c=2, d=3, e=Row(f=4, g=5, h=6)))]) >>> df.withColumn('a', df['a'].dropFields('b')).show() +-----------------+ | a| +-----------------+ |{2, 3, {4, 5, 6}}| +-----------------+
>>> df.withColumn('a', df['a'].dropFields('b', 'c')).show() +--------------+ | a| +--------------+ |{3, {4, 5, 6}}| +--------------+
此方法支持直接刪除多個嵌套字段,例如
>>> df.withColumn("a", col("a").dropFields("e.g", "e.h")).show() +--------------+ | a| +--------------+ |{1, 2, 3, {4}}| +--------------+
但是,如果您要添加/替換多個嵌套字段,最好在添加/替換多個字段之前提取嵌套結構,例如
>>> df.select(col("a").withField( ... "e", col("a.e").dropFields("g", "h")).alias("a") ... ).show() +--------------+ | a| +--------------+ |{1, 2, 3, {4}}| +--------------+
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注:本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.sql.Column.dropFields。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。