如何将多个列名重命名为单个列？
我有一个表，它有列[col1、col2、col3....col9]。我想在Python中把所有列数据合并到一个列中作为col？
共有1个答案
from pyspark.sql.functions import concat
values = [('A','B','C','D'),('E','F','G','H'),('I','J','K','L')]
df = sqlContext.createDataFrame(values,['col1','col2','col3','col4'])
df.show()
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|col1|col2|col3|col4|
+----+----+----+----+
| A| B| C| D|
| E| F| G| H|
| I| J| K| L|
+----+----+----+----+
req_column = ['col1','col2','col3','col4']
df = df.withColumn('concatenated_cols',concat(*req_column))
df.show()
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|col1|col2|col3|col4|concatenated_cols|
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| A| B| C| D| ABCD|
| E| F| G| H| EFGH|
| I| J| K| L| IJKL|
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在SQL Server中，我有一个数据库< code>abc。在这个数据库中，我有数百个表。这些表格中的每一个都被称为< code>xyz.table 我想把所有的表格都改成< code>abc.table。 我们有办法将数据库< code>abc中的所有名称从< code>xyz.table更改为< code>abc.table吗？ 我可以通过将每个表的模式更改为abc来手动更改名称
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我有一个单一的CSV文件，在其中我想重命名一些列相同的名称。我的初始代码如下所示 我用这段代码从dataframe中提取了选定的列 此切片每隔三列获取一次。现在我想用相同的名称重命名每三列一次，但这样重命名我的列会出错 有没有办法在pandas中重命名多个同名列？ 除了手动操作，还有其他建议吗？
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问题内容： 我知道如何在bash中配置别名，但是有没有办法为一系列命令配置别名？ 也就是说，我希望一个命令更改为特定目录，然后运行另一个命令。 另外，是否可以设置运行“ sudo mycommand”的命令，然后输入密码？在MS-DOS时代，我会寻找一个.bat文件，但是我不确定Linux（或Mac OSX）是否等效。 问题答案： 您提到了BAT文件，所以也许您想要的是编写Shell脚本。如果是这
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我试着使用下面的代码将TABLE_name更改为MANAGER_ID； 收到错误信息：1064。您的SQL语法有错误；请查看与MySQL服务器版本对应的手册，以了解在第1行0.000秒处使用“MANAGER ID”到“MANAGER_ID”附近的正确语法
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问题内容： 我有这样的事情： 我想将这些文件重命名为以下形式： 在同一目录中。 我想我可以使用，但是我不知道如何在文件夹和文件重命名的同时使用它。 问题答案： 可以使用bash for loop和： 请注意，如果目录名称包含空格，则上述解决方案将不起作用。相关链接。 另一种基于注释的解决方案（也适用于名称中也包含空格的目录）：
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问题内容： 我在df中有几列相同的名称。需要重命名它们。无论如何，通常的重命名都会重命名，我可以将下面的blah重命名为blah1，blah4，blah5吗？ 在[7]中： 问题答案： 我希望在Pandas中找到比通用Python解决方案更多的解决方案。如果Column的get_loc（）函数找到带有“ True”值的重复项，则该掩码数组将返回掩码数组，“ True”值指向找到重复项的位置。然后，