Comment changer les noms de colonne Dataframe dans Pyspark?


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Je viens du milieu des pandas et j'ai l'habitude de lire les données des fichiers CSV dans une trame de données, puis de changer simplement les noms de colonne en quelque chose d'utile à l'aide de la commande simple:

df.columns = new_column_name_list

Cependant, la même chose ne fonctionne pas dans les cadres de données pyspark créés à l'aide de sqlContext. La seule solution que j'ai pu trouver pour le faire facilement est la suivante:

df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").options(header='false', inferschema='true', delimiter='\t').load("data.txt")
oldSchema = df.schema
for i,k in enumerate(oldSchema.fields):
  k.name = new_column_name_list[i]
df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").options(header='false', delimiter='\t').load("data.txt", schema=oldSchema)

Il s'agit essentiellement de définir la variable deux fois et de déduire le schéma en premier, puis de renommer les noms de colonne, puis de charger à nouveau le cadre de données avec le schéma mis à jour.

Existe-t-il un moyen meilleur et plus efficace de procéder comme nous le faisons chez les pandas?

Ma version spark est 1.5.0

Réponses:


334

Il y a plusieurs façons de procéder:

  • Option 1. Utilisation de selectExpr .

    data = sqlContext.createDataFrame([("Alberto", 2), ("Dakota", 2)], 
                                      ["Name", "askdaosdka"])
    data.show()
    data.printSchema()
    
    # Output
    #+-------+----------+
    #|   Name|askdaosdka|
    #+-------+----------+
    #|Alberto|         2|
    #| Dakota|         2|
    #+-------+----------+
    
    #root
    # |-- Name: string (nullable = true)
    # |-- askdaosdka: long (nullable = true)
    
    df = data.selectExpr("Name as name", "askdaosdka as age")
    df.show()
    df.printSchema()
    
    # Output
    #+-------+---+
    #|   name|age|
    #+-------+---+
    #|Alberto|  2|
    #| Dakota|  2|
    #+-------+---+
    
    #root
    # |-- name: string (nullable = true)
    # |-- age: long (nullable = true)
  • Option 2. En utilisant withColumnRenamed , notez que cette méthode vous permet de "remplacer" la même colonne. Pour Python3, remplacez xrangepar range.

    from functools import reduce
    
    oldColumns = data.schema.names
    newColumns = ["name", "age"]
    
    df = reduce(lambda data, idx: data.withColumnRenamed(oldColumns[idx], newColumns[idx]), xrange(len(oldColumns)), data)
    df.printSchema()
    df.show()
  • Option 3. en utilisant l' alias , dans Scala, vous pouvez également utiliser comme .

    from pyspark.sql.functions import col
    
    data = data.select(col("Name").alias("name"), col("askdaosdka").alias("age"))
    data.show()
    
    # Output
    #+-------+---+
    #|   name|age|
    #+-------+---+
    #|Alberto|  2|
    #| Dakota|  2|
    #+-------+---+
  • Option 4. Utilisation de sqlContext.sql , qui vous permet d'utiliser des requêtes SQL sur DataFramesdes tables enregistrées.

    sqlContext.registerDataFrameAsTable(data, "myTable")
    df2 = sqlContext.sql("SELECT Name AS name, askdaosdka as age from myTable")
    
    df2.show()
    
    # Output
    #+-------+---+
    #|   name|age|
    #+-------+---+
    #|Alberto|  2|
    #| Dakota|  2|
    #+-------+---+

1
Je l'ai fait avec une forboucle + withColumnRenamed, mais votre reduceoption est très sympa :)
Felipe Gerard

1
Et bien puisque rien n'est fait dans Spark jusqu'à ce qu'une action soit appelée sur le DF, c'est juste un code moins élégant ... Au final le DF résultant est exactement le même!
Felipe Gerard

2
@FelipeGerard Veuillez vérifier cet article , de mauvaises choses peuvent se produire si vous avez plusieurs colonnes.
Alberto Bonsanto

1
@AlbertoBonsanto Comment sélectionner une colonne en tant qu'alias s'il y a plus de 100 colonnes, ce qui est la meilleure option

3
@NuValue, vous devez d'abord exécuterfrom functools import reduce
joaofbsm

168
df = df.withColumnRenamed("colName", "newColName")
       .withColumnRenamed("colName2", "newColName2")

Avantage d'utiliser de cette façon: Avec une longue liste de colonnes, vous ne souhaitez modifier que quelques noms de colonnes. Cela peut être très pratique dans ces scénarios. Très utile pour joindre des tables avec des noms de colonne en double.


existe-t-il une variante de cette solution qui laisse toutes les autres colonnes inchangées? avec cette méthode, et d'autres, seules les colonnes explicitement nommées sont restées (toutes les autres ont été supprimées)
Quetzalcoatl

1
+1, cela a bien fonctionné pour moi, j'ai juste modifié la colonne spécifiée en laissant les autres inchangées et aucune colonne n'a été supprimée.
mnis.p

2
@Quetzalcoatl Cette commande semble modifier uniquement la colonne spécifiée tout en conservant toutes les autres colonnes. Par conséquent, une excellente commande pour renommer un seul des noms de colonnes potentiellement nombreux
user989762

@ user989762: accepté; ma compréhension initiale était incorrecte sur celui-ci ...!
Quetzalcoatl

61

Si vous souhaitez modifier tous les noms de colonnes, essayez df.toDF(*cols)


5
cette solution est la plus proche de df.columns = new_column_name_list par l'OP, tant dans sa concision que dans son exécution.
Quetzalcoatl

Je pense que cela devrait être sélectionné comme la meilleure réponse
HanaKaze

Pour moi, j'obtenais les noms d'en-tête d'une trame de données pandas, donc je viens d'utiliserdf = df.toDF(*my_pandas_df.columns)
Nic Scozzaro

Cette réponse m'embrouille. Ne devrait-il pas y avoir un mappage des anciens noms de colonne aux nouveaux noms? Est-ce que cela fonctionne en ayant colsles nouveaux noms de colonne et en supposant simplement que l'ordre des noms dans colscorrespond à l'ordre des colonnes de la trame de données?
rbatt

47

Dans le cas où vous souhaitez appliquer une transformation simple sur tous les noms de colonnes, ce code fait l'affaire: (je remplace tous les espaces par un trait de soulignement)

new_column_name_list= list(map(lambda x: x.replace(" ", "_"), df.columns))

df = df.toDF(*new_column_name_list)

Merci à @ user8117731 pour l' toDfastuce.


13

Si vous souhaitez renommer une seule colonne et conserver le reste tel quel:

from pyspark.sql.functions import col
new_df = old_df.select(*[col(s).alias(new_name) if s == column_to_change else s for s in old_df.columns])

13

df.withColumnRenamed('age', 'age2')


1
La réponse de Pankaj Kumar et la réponse de Alberto Bonsanto (qui sont de 2016 et 2015, respectivement) suggèrent déjà l' utilisation withColumnRenamed.
Andrew Myers

Merci, oui, mais il existe quelques syntaxes différentes, peut-être devrions-nous les rassembler en une réponse plus formelle? data.withColumnRenamed (oldColumns [idx], newColumns [idx]) vs data.withColumnRenamed (columnname, new columnname) je pense que cela dépend de la version de pyspark que vous utilisez
Sahan Jayasumana

1
Ce n'est pas une syntaxe différente. La seule différence est que vous n'avez pas enregistré vos noms de colonnes dans un tableau.
Ed Bordin du

13

c'est l'approche que j'ai utilisée:

créer une session pyspark:

import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('changeColNames').getOrCreate()

créer un cadre de données:

df = spark.createDataFrame(data = [('Bob', 5.62,'juice'),  ('Sue',0.85,'milk')], schema = ["Name", "Amount","Item"])

afficher df avec les noms des colonnes:

df.show()
+----+------+-----+
|Name|Amount| Item|
+----+------+-----+
| Bob|  5.62|juice|
| Sue|  0.85| milk|
+----+------+-----+

créer une liste avec de nouveaux noms de colonnes:

newcolnames = ['NameNew','AmountNew','ItemNew']

changez les noms des colonnes du df:

for c,n in zip(df.columns,newcolnames):
    df=df.withColumnRenamed(c,n)

afficher df avec de nouveaux noms de colonnes:

df.show()
+-------+---------+-------+
|NameNew|AmountNew|ItemNew|
+-------+---------+-------+
|    Bob|     5.62|  juice|
|    Sue|     0.85|   milk|
+-------+---------+-------+

9

J'ai créé une fonction facile à utiliser pour renommer plusieurs colonnes pour une trame de données pyspark, au cas où quelqu'un voudrait l'utiliser:

def renameCols(df, old_columns, new_columns):
    for old_col,new_col in zip(old_columns,new_columns):
        df = df.withColumnRenamed(old_col,new_col)
    return df

old_columns = ['old_name1','old_name2']
new_columns = ['new_name1', 'new_name2']
df_renamed = renameCols(df, old_columns, new_columns)

Attention, les deux listes doivent avoir la même longueur.


1
Beau travail sur celui-ci. Un peu exagéré pour ce dont j'avais besoin. Et vous pouvez simplement passer le df car ce old_columnsserait la même chose que df.columns.
Dark Egregious

6

Une autre façon de renommer une seule colonne (en utilisant import pyspark.sql.functions as F):

df = df.select( '*', F.col('count').alias('new_count') ).drop('count')

3

J'utilise celui-ci:

from pyspark.sql.functions import col
df.select(['vin',col('timeStamp').alias('Date')]).show()

2
Bien que cet extrait de code puisse résoudre la question, y compris une explication aide vraiment à améliorer la qualité de votre message. N'oubliez pas que vous répondrez à la question des lecteurs à l'avenir et que ces personnes ne connaissent peut-être pas les raisons de votre suggestion de code.
Isma

1

Vous pouvez utiliser la fonction suivante pour renommer toutes les colonnes de votre trame de données.

def df_col_rename(X, to_rename, replace_with):
    """
    :param X: spark dataframe
    :param to_rename: list of original names
    :param replace_with: list of new names
    :return: dataframe with updated names
    """
    import pyspark.sql.functions as F
    mapping = dict(zip(to_rename, replace_with))
    X = X.select([F.col(c).alias(mapping.get(c, c)) for c in to_rename])
    return X

Si vous ne devez mettre à jour que les noms de quelques colonnes, vous pouvez utiliser le même nom de colonne dans la liste replace_with

Pour renommer toutes les colonnes

df_col_rename(X,['a', 'b', 'c'], ['x', 'y', 'z'])

Pour renommer certaines colonnes

df_col_rename(X,['a', 'b', 'c'], ['a', 'y', 'z'])

0

Pour renommer une seule colonne, vous pouvez toujours utiliser toDF (). Par exemple,

df1.selectExpr("SALARY*2").toDF("REVISED_SALARY").show()

0

Nous pouvons utiliser différentes approches pour renommer le nom de la colonne.

Commençons par créer un DataFrame simple.

df = spark.createDataFrame([("x", 1), ("y", 2)], 
                                  ["col_1", "col_2"])

Essayons maintenant de renommer col_1 en col_3. PFB quelques approches pour faire de même.

# Approach - 1 : using withColumnRenamed function.
df.withColumnRenamed("col_1", "col_3").show()

# Approach - 2 : using alias function.
df.select(df["col_1"].alias("col3"), "col_2").show()

# Approach - 3 : using selectExpr function.
df.selectExpr("col_1 as col_3", "col_2").show()

# Rename all columns
# Approach - 4 : using toDF function. Here you need to pass the list of all columns present in DataFrame.
df.toDF("col_3", "col_2").show()

Voici la sortie.

+-----+-----+
|col_3|col_2|
+-----+-----+
|    x|    1|
|    y|    2|
+-----+-----+

J'espère que ça aide.

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