Python 如何创建数据帧中所有/大多数列的副本

我希望保留原始列集，但使用映射创建具有更新列名的副本。 例如，如果原始现有数据帧具有列：

'first_name_2020','other_name_2020', 'last_name_2020' 

我想输入参数：

forename = 'first_name_2020'
middlename = 'other_name_2020'
surname = 'last_name_2020'
previous_surname = None

然后输出一个dataframe，该dataframe包含原始列集，但也包含添加了标准化命名的其他列（包括为缺少的名称字段添加的空列）。列的集合大于3/4，因此我需要遍历列表或字典/映射，而不是键入多个固定宽度的列语句

具有如下数据帧：

df_in = spark.sparkContext.parallelize([('JOHN','ANDREW','SMITH'),('JANE','MAY','JONES')]).toDF(['first_name_2020','other_name_2020','last_name_2020'])

希望输出df看起来像：

df_out = spark.sparkContext.parallelize([('JOHN','ANDREW','SMITH','JOHN','ANDREW','SMITH',''),('JANE','MAY','JONES','JANE','MAY','JONES','')]).toDF(['first_name_2020','other_name_2020','last_name_2020','forename','middlename','surname','previous_surname'])

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它非常简单，您只需遍历列并将其复制到新的_列中

columns = df.columns
for col_name in columns:
    df = df.withColumn(col_name+”_new”, df[col_name])

对于最后一个空列

from pyspark.sql.functions import lit

df = df.withColumn(‘previous_surname’, lit(‘’))