Python Pyspark：根据其他数据帧动态更新数据帧的列位置

我有一个经常改变栏目位置的要求。我没有更改代码，而是创建了一个临时数据框

Index\u df

。在这里，我将更新列位置，它应该反映实际的数据帧，在该数据帧上应该执行更改

样本

F_cDc,F_NHY,F_XUI,F_NMY,P_cDc,P_NHY,P_XUI,P_NMY
415    258   854   245   478   278   874   235
405    197   234   456   567   188   108   267
315    458   054   375   898   978   677   134

指数

   col   position
    F_cDc,1 
    F_NHY,3
    F_XUI,5
    F_NMY,7
    P_cDc,2 
    P_NHY,4
    P_XUI,6
    P_NMY,8

根据

索引_df

，

样本_df

应该改变

预期产出：

F_cDc,P_cDc,F_NHY,P_NHY,F_XUI,P_XUI,F_NMY,P_NMY
415    478   258   278   854   874   245   235
405    567   197   188   234   108   456   267
315    898   458   978   054   677   375   134

这里，列位置根据我在

Index\u df

---

我可以做

sample\u df.select（“”）

但我有70多列。从技术上讲，这不是最好的处理方法。

您可以通过

选择
轻松实现这一点

首先，按正确的顺序检索列：

NewColList = Index_df.orderBy("position").select("col").collect()

然后将新订单应用于df

sample_df = sample_df.select(*[i[0] for i in NewColList])

您可以通过
选择
轻松实现这一点

首先，按正确的顺序检索列：

NewColList = Index_df.orderBy("position").select("col").collect()

然后将新订单应用于df

sample_df = sample_df.select(*[i[0] for i in NewColList])

为什么对70列执行select操作会有问题？我看不出有任何限制。你不能在接下来的步骤中这样做吗？您在哪里显示信息？或许，您应该在pyspark步骤之后执行“示意”部分，在该步骤中，您使用或显示数据@Steven BENET:目前我对70列表有上述要求，因为我需要对具有更多列的表执行相同的操作。请为以上帖子提供解决方案。为什么对70列执行select操作是一个问题？我看不出有任何限制。你不能在接下来的步骤中这样做吗？您在哪里显示信息？或许，您应该在pyspark步骤之后执行“示意”部分，在该步骤中，您使用或显示数据@Steven BENET:目前我对70列表有上述要求，因为我需要对具有更多列的表执行相同的操作。请为以上帖子提供解决方案
collect
是否会为您提供
Row
对象？您可以使用
select（“col”）.as（String）
或
collect.map（uu.getAs[String]（“col”）
最有效的方法是pyspark。难道
collect
不会给您
行
对象吗？您可以使用
select（“col”）.as（String）
或
collect.map（uu.getAs[String]（“col”）
最有效的方法是pyspark。