Dataframe 使用方括号对pyspark数据框中的列进行子集和/或重新排序是否安全？

我是pyspark dataframes的新手，希望确保我没有犯愚蠢的错误（我已经被

.union

而不是

.unionByName

烧坏了，所以我不想重复类似的事情！）

是否可以使用方括号对pyspark dataframe列进行重新排序和子集划分？通过仔细观察，似乎可以使用熊猫式的双方括号方法对pyspark数据帧中的列进行子集和重新排序。例如：

#创建pandas dataframe以转换为pyspark dataframe
歌手={'ID'：{0:1,1:2,2:3,3:4,4:5}，
'Name'：{0:'Maria Callas'，1:'Tito Gobbi'，2:'Giuseppe Di Stefano'，3:'Rolando Panerai'，4:'Luigi Alva'}，
法赫：{0:'女高音'，1:'男中音'，2:'男高音'，3:'男中音'，4:'男高音'}，
“出生地”：{0:'美国'，1:'意大利'，2:'意大利'，3:'意大利'，4:'秘鲁'}
singers\u pd=pd.DataFrame（singers，columns=singers.keys（））
#创建pyspark数据帧
singers\u sparkDF=spark.createDataFrame（singers\u pd）
#使用[[]]进行子集设置似乎有效！
歌手(sparkDF[[Fach'，'出生地]]show)
#使用[[]]重新排序似乎有效！
歌手(sparkDF[[ID]、[Name]、[Fach]、[Place of Birth']]

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如果这不是一个好主意，我应该使用

。选择
或其他方法进行子集设置和重新排序吗？
你应该很好。方括号调用
\uuu getitem\uuu
，如果传入一个列表，它实际上只调用
select
。多读一些，你应该很好。方括号调用
\uuu getitem\uuu
，如果传入一个列表，它实际上只调用
select
。阅读更多关于。