AWS胶-替换包含".“的字段名。加上"_“

Question

我正在试图取代所有的领域，其中“。在字段名中为"_“。

这就是我所拥有的：

def apply_renaming_mapping(df):
    """Given a dynamic data frame, if the field contains ., replace with _"""
    # construct renaming mapping for ApplyMapping
    mappings = list()
    # for field in df.schema.fields:
    for name, dtpye in df.dtypes:
        if '.' in name:
            mappings.append((name, dtype, name.replace('.', '_'), dtype))
    # apply mapping
    reanmed= ApplyMapping(frame=df, mappings=mappings)
    return renamed

但我想我错过了一些片段。继续获取以下错误:在relationalize_and_write重命名= apply_renaming_mapping(m_df.toDF()) File apply_renaming_mapping reanmed= ApplyMapping(frame=df，mappings=mappings) TypeError: ApplyMapping()在处理上述异常时不使用任何参数，发生了另一个异常: Traceback (最近一次调用)：

我在这里做错什么了？

Answer 1

这是我在ETL中使用的一个函数，用于在一步内重命名列。参数是DataFrame和一个字典，如{'old_name_1':'new_name_1'}

def rename_dataframe_columns(df, old_new_column_names):
    if isinstance(old_new_column_names, dict):
        for old_name, new_name in old_new_column_names.items():
            df = df.withColumnRenamed(old_name, new_name)
        return df

    raise ValueError("'old_new_column_names' should be a dict, like {'old_name_1':'new_name_1'}")

一个简单的df.columns就足以创建字典了。

Answer 2

回答这个问题：

如果是动态框架，则转换为数据帧。columns

• Convert

• 使用df.columns替换df.columns返回到动态框架。