Pyspark 当我还需要使用WithColumnRename时，如何从Spark数据框中选择列？

我有一个数据帧

df=df.选择（“员工id”、“员工姓名”、“员工地址”）

我需要重命名前两个字段，但仍要选择第三个字段。因此，我认为这会起作用，但这似乎只选择了

员工地址

df=（df.withcolumn重命名（“员工id”、“empId”）
.WithColumnRename（“员工姓名”、“员工姓名”）
.选择（“员工地址”）
)

如何在选择第三个字段的同时正确重命名前两个字段

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我尝试了将

与column

混合使用，但没有效果。我必须在所有三个字段上使用select吗？

您可以使用

alias

命令：

import pyspark.sql.函数为func
df=df.select(
职能部门（“员工id”）.别名（“员工id”），
职能部门（“员工姓名”）。别名（“员工姓名”），
职能部门（“员工地址”）
)

请记住，如果要选择所有列，也可以执行

select（“*”）

。如果同时使用

withColumn

函数，您将如何执行此操作？其中我必须包括一个空字段，如

.withColumn（'employee_birthdate'，func.lit（None）.cast（StringType（））

有什么干净的方法可以做到这一点吗？我这样做看起来有点难看，但我想不出任何更好的方法你不需要

with column

你可以在

select

语句中添加另一列：

func.lit（None）.cast（StringType（））.alias（“员工地址”）

将添加名为

employee\u address

的第四列，该列将包含所有

null

值。