PySpark：用Dinax名称求和更多列
我有这样的DF：
+------+------+--------------+---------------+--------------+---------------+--------------+
| A .....|.. B ..|2019-01-31|2019-02-28|2019-03-31|2019-04-30|2019-05-31|
+------+------+--------------+---------------+--------------+---------------+--------------+
|11125 |SL15| 15.0 | 12.0 | 1.0 | 0.0 | 0.0 |
|20047 |SL20| 7.0 | 13.0 | 1.0 | 0.0 | 0.0 |
|35858 |SL25| 8.0 | 0.0 | 1.0 | 0.0 | 0.0 |
我正在创建一个计算字段，如新字段，它将第3列和第7列（5个月）相加。我的问题是列具有动态名称。本月的列名与下个月不同，但始终位于准确的位置。（确保流动，必须位于位置3的正确列下个月将位于位置3，只有名称正在更改）。
这意味着每个月我都会对3到7列进行汇总。
例如，如果我分配第一个变量，如colH1=F.col（“2019-01-31”）和第二个变量，即colH2=F.col（2019-02-28”），我可以在它们之间进行数学运算
新计算列如下：df=df。withColumn（'new_column'，（（colH1）（colH2）））
需要更改的是colH1=F.col（“2019-01-31”）的指定（“2019年01月31日”）是本月DF中位置3的列的固定名称，但名称将在下个月更改。我需要计算“位置3”。
我不能使用df.select，因为这个操作只选择了确切的列，但是我不能将它连接回原来的DF——没有用于连接的唯一键
我希望，这解释了我的需求，但没有找到解决这种情况的办法。
共有1个答案
根据列索引获取列名并存储为变量。您可以通过下面的代码获得基于列索引的列名。
df.columns（索引）
在下面的代码中传递变量。
df=df。withColumn（'new_column'，（（var1）（var2））
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