नोट
इस पेज तक पहुँच के लिए प्रमाणन की आवश्यकता होती है. आप साइन इन करने या निर्देशिकाओं को बदलने का प्रयास कर सकते हैं.
इस पेज तक पहुँच के लिए प्रमाणन की आवश्यकता होती है. आप निर्देशिकाओं को बदलने का प्रयास कर सकते हैं.
Returns a new DataFrame by renaming multiple columns. This is a no-op if the schema doesn't contain the given column names.
Syntax
withColumnsRenamed(colsMap: Dict[str, str])
Parameters
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
colsMap |
dict | A dict of existing column names and corresponding desired column names. Currently, only a single map is supported. |
Returns
DataFrame: DataFrame with renamed columns.
Examples
df = spark.createDataFrame([(2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])
df.withColumnsRenamed({"age": "age2"}).show()
# +----+-----+
# |age2| name|
# +----+-----+
# | 2|Alice|
# | 5| Bob|
# +----+-----+
df.withColumnsRenamed({"age": "age2", "name": "name2"}).show()
# +----+-----+
# |age2|name2|
# +----+-----+
# | 2|Alice|
# | 5| Bob|
# +----+-----+
df.withColumnsRenamed({"non_existing": "new_name"}).show()
# +---+-----+
# |age| name|
# +---+-----+
# | 2|Alice|
# | 5| Bob|
# +---+-----+