Метод 1: выбор обязательных столбцов
Самый простой способ удалить несколько столбцов в PySpark — выбрать столбцы, которые вы хотите сохранить, и создать новый DataFrame. Этот метод полезен, когда вам нужно удалить небольшое количество столбцов.

# Import required modules
from pyspark.sql import SparkSession
# Create a SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# Read the DataFrame
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)
# Select the required columns
keep_columns = ['col1', 'col3', 'col5']
new_df = df.select(keep_columns)
new_df.show()

Метод 2: удаление столбцов с использованием drop()
PySpark предоставляет функцию drop(), которая позволяет удалить один или несколько столбцов из DataFrame. Этот метод полезен, если вы хотите удалить столбцы на основе определенных критериев.

# Drop columns using `drop()`
drop_columns = ['col2', 'col4']
new_df = df.drop(*drop_columns)
new_df.show()

Метод 3: использование drop()с генератором списков.
Если у вас есть большое количество столбцов, которые нужно удалить, вы можете использовать генератор списков, чтобы сгенерировать список столбцов, которые нужно удалить динамически.

# Generate the list of columns to drop dynamically
drop_patterns = ['col_', 'column_']
drop_columns = [col for col in df.columns if any(pattern in col for pattern in drop_patterns)]
# Drop columns using `drop()`
new_df = df.drop(*drop_columns)
new_df.show()

Метод 4: использование drop()с регулярными выражениями
В случаях, когда имена столбцов соответствуют определенному шаблону, вы можете использовать регулярные выражения для удаления столбцов на основе соответствия шаблону.

import re
# Define the regular expression pattern
pattern = r'^col[0-9]$'
# Filter column names based on the pattern
drop_columns = [col for col in df.columns if re.match(pattern, col)]
# Drop columns using `drop()`
new_df = df.drop(*drop_columns)
new_df.show()

В этой записи блога мы рассмотрели несколько способов удаления нескольких столбцов в PySpark. Мы начали с простого подхода к выбору необходимых столбцов, затем перешли к использованию функции drop()со статическими и динамическими списками и, наконец, изучили использование регулярных выражений для удаления столбцов на основе шаблонов. С помощью этих методов вы можете эффективно управлять кадрами данных PySpark и извлекать конкретные данные, необходимые для анализа или дальнейшей обработки.

Не забудьте выбрать метод, который лучше всего соответствует вашим требованиям и шаблонам данных. Удачного программирования на PySpark!