pyspark与列重命名，下拉函数，u'；参考模糊错误

我有一个函数，它用列表中的一组新标题更改DF的列标题

def updateHeaders（数据帧，newHeader）：
oldColumns=dataFrame.schema.names
dfNewCol=reduce（lambda数据帧，idx:dataFrame.withColumnRename（oldColumns[idx]，newHeader[idx]），xrange（len（oldColumns）），dataFrame）
返回dfNewCol

我从另一个函数中捕获

newHeader

列表。列表中的第一个标题命名为

Action

。后来我应用了一个filter函数，在该函数中我删除

Action

列并创建一个新的DF

def将被插入（数据帧）：
insertData=[“I”]#“Action”列的某些行包含值“I”
insertDF=dataFrame.filter（dataFrame.Action.isin（insertData））.drop（'Action'））
返回insertDF

稍后我调用函数

DF1=updateHeaders（someDF，headerList）#更新标题
DF2=将被插入（DF1）#删除“操作”列并创建新的DF

结果是以下错误：

pyspark.sql.utils.AnalysisException:u'Reference'Action'不明确，可能是：Action#29，Action#221。；"

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我在和其他类似问题中尝试了解决方法，到目前为止没有变化。有什么想法吗？

以下是一些使用udf重命名列的代码-希望这有帮助：

dataDf=spark.createDataFrame(data=[('Alice',4.300,None),('Bob',float('nan'),897)],schema=['name','High','Low'])
dataDf.show()

+-----+----+----+
| name|High| Low|
+-----+----+----+
|Alice| 4.3|null|
|  Bob| NaN| 897|
+-----+----+----+


newColNames=['FistName','newHigh','newLow']

def changeColNames(df,newColNameLst):
    for field,newCol in zip(df.schema.fields,newColNameLst):
        df = df.withColumnRenamed(str(field.name), newCol)
    return df

df2=changeColNames(dataDf,newColNames)
df2.show()

+--------+-------+------+
|FistName|newHigh|newLow|
+--------+-------+------+
|   Alice|    4.3|  null|
|     Bob|    NaN|   897|
+--------+-------+------+

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不幸的是，这也返回了上述相同的错误。