当在pyspark中执行数据框查询时，如果查询中包含变量，有时可能会遇到“AnalysisException，pyspark无法解析数据框查询中的变量”的错误。这通常是由于数据框查询中的变量未被正确解析或引用导致的。以下是一些可能的解决方法：

1. 使用字符串插值：确保在查询中正确引用变量。可以使用字符串插值来动态构建查询字符串，并将变量插入查询中。例如：

# 定义变量
column_name = "age"

# 使用字符串插值构建查询
query = f"SELECT {column_name} FROM table_name"

# 执行查询
df = spark.sql(query)

2. 使用Spark的内置函数：如果查询中涉及到的变量是DataFrame的列名，可以使用Spark的内置函数来引用这些列。例如：

from pyspark.sql.functions import col

# 定义变量
column_name = "age"

# 使用col函数引用列
df.select(col(column_name)).show()

3. 使用Spark的SQL参数化查询：如果查询中涉及到的变量需要作为参数传递给查询，可以使用Spark的SQL参数化查询。参数化查询可以通过占位符来引用变量，并通过params参数将变量传递给查询。例如：

from pyspark.sql import SQLContext

# 创建SQLContext对象
sqlContext = SQLContext(spark)

# 定义变量
column_name = "age"

# 创建参数字典
params = {"column_name": column_name}

# 执行参数化查询
df = sqlContext.sql("SELECT ${column_name} FROM table_name", params=params)

4. 确保变量的数据类型正确：如果变量的数据类型与查询中的列的数据类型不匹配，也可能导致解析错误。在使用变量之前，确保变量的数据类型与查询中的列的数据类型匹配。

通过以上方法，您应该能够解决“AnalysisException，pyspark无法解析数据框查询中的变量”的问题。