Spark中给读取到的数据 的列 重命名的几种方式！

目录

一、第一种 (withColumnRenamed)

二、第二种（toDF）

[三、第三种（ toDF(*tuple1) ）](#三、第三种（ toDF(*tuple1) ）)

[四、 第四种(schema)](#四、 第四种(schema))

五、假如文件里自带有列名的情况（option）

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一、第一种 (withColumnRenamed)

假设要把如下a.csv的数据读取出来并分析：

（注意：csv会自动按照"，"给切分开 可以指定 option(sep,"\t")自定义切分符）

1,yuwen,43
1,shuxue,55
2,yuwen,77
2,shuxue,88
3,yuwen,98
3,shuxue,65
3,yingyu,88

withColumnRenamed（"默认列名","自定义列名"）

    # 获取sparkSession对象
    spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一种方法").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
    # 给文件的每一列命名
   df=spark.read.csv("***文件位置****").withColumnRenamed("_c0","id").withColumnRenamed("_c1","subject").withColumnRenamed("_c2","score")
   df.createOrReplaceTempView("scores")
   df.show(truncate=False)

查询结果：

二、第二种（toDF）

toDF("列名","列名","列名")

# 获取sparkSession对象
spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一种方法").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
# 给文件的每一列命名 
df2=spark.read.csv("***文件位置****").toDF("id","subject","score")
df2.show()

查询结果：

三、第三种（ toDF(*tuple1) ）

toDF(*元组)

# 获取sparkSession对象
spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一种方法").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
# 给文件的每一列命名 
tuple1=("id","subject","score")
df3=spark.read.csv("***文件位置***").toDF(*tuple1)
df3.show()

查询结果：

四、 第四种(schema)

自定义表结构schema

# 获取sparkSession对象
spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一种方法").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
# 给文件的每一列命名 
score_schema=StructType([
       StructField("id",IntegerType(),True),
       StructField("name",StringType(),True),
       StructField("score",DoubleType(),True),
 ])
df4=spark.read.csv('***文件位置***',schema=score_schema)
df4.show()

查询结果：

五、假如文件里自带有列名的情况（option）

如果文件里是如下数据：

id,username,math,computer,english
1,huangbo,34,58,58
2,xuzheng,45,87,45
3,wangbaoqiang,76,34,89

可以直接让第一行成为列明，使用option即可：

# 获取sparkSession对象
spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一种方法").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()
# 给文件添加表头
df4=spark.read.format("csv").option("header", "true").load("../../datas/zuoye/1104/03.txt")
df4.show(truncate=False)