pyspark的dataframe保留某几列的几种方式有什么

答案：保留dataframe中的某几列的几种方式有以下几种：

1. 使用select函数：使用select函数可以选择保留的列，并返回一个新的dataframe。

df_new = df.select(col1, col2, col3)

2. 使用drop函数：使用drop函数可以删除不需要的列，返回一个新的dataframe。

df_new = df.drop(col4, col5)

3. 使用withColumn函数：使用withColumn函数可以添加新列或替换现有列，返回一个新的dataframe。可以使用lit()函数来添加常量列。

df_new = df.withColumn(col6, lit('constant_value'))

4. 使用selectExpr函数：使用selectExpr函数可以在一行代码中完成多个列的选择和转换，并返回一个新的dataframe。

df_new = df.selectExpr("col1", "col2 as alias_col2", "col3 + col4 as new_col")

相关问题

pyspark的dataframe如何过滤几列

您可以使用select()方法选择需要的列，然后使用filter()方法进行过滤，例如：

from pyspark.sql.functions import col

# 假设有一个dataframe df，包含三列：col1, col2, col3
df_filtered = df.select("col1", "col3").filter(col("col2") > 0)

这将选择col1和col3列，并过滤掉col2列中小于或等于0的记录。

请注意，您需要首先导入col()函数才能使用它。

dataframe取特定几列有几种方式

DataFrame是一个二维表格数据结构，在Python的数据分析库pandas中非常常见。从DataFrame中选取特定几列有多种方式：

1. **列名直接选择**：你可以通过列名列表直接指定列名来获取。例如：

   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4], 'C': [5, 6]})
   cols_to_select = ['A', 'C']
   selected_cols = df[cols_to_select]

2. **iloc索引**：可以使用整数位置来选择列，`loc`用于标签索引，而`iloc`则支持基于位置的选择。例如：

   selected_cols_iloc = df.iloc[:, [0, 2]]  # 选取第0和2列

3. **布尔索引**：利用条件筛选出想要的列，比如：

   bool_mask = df.columns.isin(['A', 'C'])  # 创建一个布尔数组
   selected_cols_bool = df.loc[:, bool_mask]  # 取满足条件的所有列

4. **使用`.copy()`方法**：如果你想保留原DataFrame不变，并创建一个新的只包含某些列的DataFrame，可以这样做：

   df_selected = df[['A', 'C']].copy()