Dataframe 无法在pyspark中迭代数据帧

我正在尝试按特定顺序排列所有数据帧列，因此执行以下操作：

df1 = df1.select("A", "B", "C", "D")
df2 = df2.select("A", "B", "C", "D")
df3 = df3.select("A", "B", "C", "D")
df4 = df4.select("A", "B", "C", "D")

但由于我有多个数据帧（大约20+），我正试图将其转换为一个可以调用的函数：

def selection(df):
    df1 = df.select("A", "B", "C", "D")
    return df1

然后，我尝试执行如下迭代：

df_list = [df1, df2, df3, df4]
for df in (df_list):
  selection(df)
  
df1.show()

但是当我检查

df1.show（）

的输出时，它与之前一样，列的顺序仍然不正确。我也没有任何错误。我想我需要将for循环的输出重定向到某个地方，也许这就是导致问题的原因，但是我需要在输出处使用单独的数据帧

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欢迎提供任何指导。

您需要应用列表中的功能：

def selection(df):
    df1 = df.select("A", "B", "C", "D")
    return df1

df_list = [df1, df2, df3, df4]
df_list = [selection(df) for df in df_list]

# or equivalently, 
# df_list = map(selection, df_list)

在您提供的代码中，您没有将函数的输出分配给任何对象，因此最终没有对原始数据帧列表执行任何操作