Pyspark 如何删除dataframe中的列

现在，它在dataframe中显示，没有删除列

df2000.drop('jan','feb','mar','apr','may','jun','jul','aug','sep','oct','nov','dec').show()

---

当我单独运行show命令来检查表时，会出现deleted列

drop

不是一种副作用功能。它返回删除了指定列的新数据帧。因此，您必须将新的dataframe分配给稍后要引用的值，如下所示

df2000.show()

---

现在，在新数据帧上执行

show

，将在删除所有月份列的情况下产生所需的结果

你能试试这个吗<代码>df2000\u drop\u cols=df2000.drop（'jan'，'feb'，'mar'）？是的。我试过这个。它不起作用了。Df2000_drop_cols正在分配..是的，我试过这个。它不起作用了。Df2000\u dropped\u cols未分配>>>Df2000\u dropped\u cols.show（）回溯（最近一次调用）：文件“”，第1行，在AttributeError:“NoneType”对象没有属性“show”，但当我执行此操作时，Df2000\u dropped\u cols=Df2000。drop（'jan'、'feb'、'mar'））结果显示符合我们的预期。在那之后，检查这个df2000\u下降了\u cols DF。它的throw df2000_drop_cols.show（）回溯（最近一次调用last）：AttributeError中第1行的文件“”：“NoneType”对象没有属性“show”–

>>> df2000 = spark.createDataFrame([('a',10,20,30),('a',10,20,30),('a',10,20,30),('a',10,20,30)],['key', 'jan', 'feb', 'mar'])
>>> cols = ['jan', 'feb', 'mar']
>>> df2000.show()
+---+---+---+---+
|key|jan|feb|mar|
+---+---+---+---+
|  a| 10| 20| 30|
|  a| 10| 20| 30|
|  a| 10| 20| 30|
|  a| 10| 20| 30|
+---+---+---+---+

>>> cols = ['jan', 'feb', 'mar']
>>> df2000_dropped_col = reduce(lambda x,y: x.drop(y),cols,df2000)
>>> df2000_dropped_col.show()
+---+
|key|
+---+
|  a|
|  a|
|  a|
|  a|
+---+