複数の列の名前を変更して、新しい DataFrame を返します。 これは、スキーマに指定された列名が含まれていない場合の no-op です。
構文
withColumnsRenamed(colsMap: Dict[str, str])
パラメーター
| パラメーター | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
colsMap |
辞書 | 既存の列名とそれに対応する目的の列名のディクテーション。 現時点では、1 つのマップのみがサポートされています。 |
返品
DataFrame: 名前が変更された列を含む DataFrame。
例示
df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])
df.withColumnsRenamed({"age": "age2"}).show()
# +----+-----+
# |age2| name|
# +----+-----+
# | 2|Alice|
# | 5| Bob|
# +----+-----+
df.withColumnsRenamed({"age": "age2", "name": "name2"}).show()
# +----+-----+
# |age2|name2|
# +----+-----+
# | 2|Alice|
# | 5| Bob|
# +----+-----+
df.withColumnsRenamed({"non_existing": "new_name"}).show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# | 2|Alice|
# | 5| Bob|
# +---+-----+