>>> a
DataFrame[id: bigint, julian_date: string, user_id: bigint]
>>> b
DataFrame[id: bigint, quan_created_money: decimal(10,0), quan_created_cnt: bigint]
>>> a.join(b, a.id==b.id, 'outer')
DataFrame[id: bigint, julian_date: string, user_id: bigint, id: bigint, quan_created_money: decimal(10,0), quan_created_cnt: bigint]
有两个id: bigint，我想删除一个。我能怎么做？
阅读 Spark 文档，我发现了一个更简单的解决方案。
从 spark 1.4 版开始，有一个函数drop(col)可以在数据帧上的 pyspark 中使用。
您可以通过两种方式使用它
df.drop('age')df.drop(df.age)添加到@Patrick 的答案，您可以使用以下内容删除多列
columns_to_drop = ['id', 'id_copy']
df = df.drop(*columns_to_drop)
一个简单的方法是用户 " select" 并意识到你可以得到一个所有columns的dataframe, df,的列表df.columns
drop_list = ['a column', 'another column', ...]
df.select([column for column in df.columns if column not in drop_list])
您可以使用两种方式：
1：您只需保留必要的列：
drop_column_list = ["drop_column"]
df = df.select([column for column in df.columns if column not in drop_column_list])
2：这是更优雅的方式。
df = df.drop("col_name")
您应该避免使用 collect() 版本，因为它会将完整的数据集发送给 master，这将需要大量的计算工作！
您可以明确命名要保留的列，如下所示：
keep = [a.id, a.julian_date, a.user_id, b.quan_created_money, b.quan_created_cnt]
或者在更一般的方法中，您将通过列表理解包含除特定列之外的所有列。例如像这样（不包括 中的id列b）：
keep = [a[c] for c in a.columns] + [b[c] for c in b.columns if c != 'id']
最后，您对加入结果进行选择：
d = a.join(b, a.id==b.id, 'outer').select(*keep)
也许有点离题，但这里是使用 Scala 的解决方案。Array从您的列名中创建一个oldDataFrame并删除要删除的列("colExclude")。然后传递Array[Column]到select并解压它。
val columnsToKeep: Array[Column] = oldDataFrame.columns.diff(Array("colExclude"))
.map(x => oldDataFrame.col(x))
val newDataFrame: DataFrame = oldDataFrame.select(columnsToKeep: _*)
是的，可以通过这样的切片来删除/选择列：
切片 = data.columns[a:b]
data.select(slice).show()
例子：
newDF = spark.createDataFrame([
(1, "a", "4", 0),
(2, "b", "10", 3),
(7, "b", "4", 1),
(7, "d", "4", 9)],
("id", "x1", "x2", "y"))
slice = newDF.columns[1:3]
newDF.select(slice).show()
使用 select 方法获取特征列：
features = newDF.columns[:-1]
newDF.select(features).show()
使用 drop 方法获取最后一列：
last_col= newDF.drop(*features)
last_col.show()
考虑 2 个数据帧：
>>> aDF.show()
+---+----+
| id|datA|
+---+----+
| 1| a1|
| 2| a2|
| 3| a3|
+---+----+
和
>>> bDF.show()
+---+----+
| id|datB|
+---+----+
| 2| b2|
| 3| b3|
| 4| b4|
+---+----+
要完成您正在寻找的东西，有两种方法：
1、加盟条件不同。而不是说 aDF.id == bDF.id
aDF.join(bDF, aDF.id == bDF.id, "outer")
写这个：
aDF.join(bDF, "id", "outer").show()
+---+----+----+
| id|datA|datB|
+---+----+----+
| 1| a1|null|
| 3| a3| b3|
| 2| a2| b2|
| 4|null| b4|
+---+----+----+
这将自动摆脱额外的丢弃过程。
2.使用别名：您将丢失与B特定ID相关的数据。
>>> from pyspark.sql.functions import col
>>> aDF.alias("a").join(bDF.alias("b"), aDF.id == bDF.id, "outer").drop(col("b.id")).show()
+----+----+----+
| id|datA|datB|
+----+----+----+
| 1| a1|null|
| 3| a3| b3|
| 2| a2| b2|
|null|null| b4|
+----+----+----+
您可以像这样删除列：
df.drop("column Name).columns
在你的情况下：
df.drop("id").columns
如果你想删除多于一列，你可以这样做：
dfWithLongColName.drop("ORIGIN_COUNTRY_NAME", "DEST_COUNTRY_NAME")