DataFrame cols的pyspark变换子集，但保留索引

是指在pyspark中对DataFrame进行列变换的操作，同时保留原始索引。

在pyspark中，DataFrame是一种分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表。DataFrame cols的变换子集是指对DataFrame中的列进行选择、过滤或转换的操作。

保留索引意味着在进行列变换后，新生成的DataFrame仍然保留原始DataFrame的索引信息。

下面是一个示例代码，展示如何实现DataFrame cols的变换子集，同时保留索引：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, "female"),
        ("Bob", 30, "male"),
        ("Charlie", 35, "male")]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender"])

# 选择需要的列，并保留索引
selected_cols_df = df.select(col("name"), col("age"))

# 打印结果
selected_cols_df.show()

在上述代码中，我们使用select函数选择了DataFrame中的"name"和"age"两列，并将结果保存在selected_cols_df中。由于没有进行索引的操作，所以新生成的DataFrame仍然保留了原始DataFrame的索引信息。

对于DataFrame cols的变换子集，pyspark提供了丰富的函数和操作符，可以根据具体需求进行列的选择、过滤、转换等操作。更多关于pyspark的列操作可以参考官方文档：pyspark.sql.DataFrame。

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