Python Pyspark自连接，错误为“；已解析的属性缺失“；

在执行pyspark数据帧自连接时，我收到一条错误消息：

Py4JJavaError: An error occurred while calling o1595.join.
: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Resolved attribute(s) un_val#5997 missing from day#290,item_listed#281,filename#286 in operator !Project [...]. Attribute(s) with the same name appear in the operation: un_val. Please check if the right attribute(s) are used.;;

这是一个简单的dataframe自连接，如下所示，工作正常，但在dataframe上进行了一些操作（如添加列或与其他dataframe连接）后，会出现上述错误

df.join(df,on='item_listed')

使用数据帧别名（如bellow）也不起作用，并引发相同的错误消息：

df.alias('A').join(df.alias('B'), col('A.my_id') == col('B.my_id'))

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我在这里找到了一个Java解决方案，pyspark的解决方案如下：

#Add a "_r" suffix to column names array
newcols = [c + '_r' for c in df.columns]

#clone the dataframe with columns renamed
df2 = df.toDF(*newcols)

#self-join
df.join(df2,df.my_column == df2.my_column_r)