在AWS Athena中，使用命名列进行插入在Pyspark中可能不起作用的问题通常是由于数据类型不匹配或列名不正确引起的。以下是解决方法的示例代码：

1. 确保列名正确

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("AWS Athena Insert") \
    .getOrCreate()

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

# 确保列名正确
df = df.withColumnRenamed("old_column_name", "new_column_name")

df.write.format("awsathena").option("database", "your_database_name").option("table", "your_table_name").save()

2. 确保数据类型匹配

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType

spark = SparkSession.builder \
    .appName("AWS Athena Insert") \
    .getOrCreate()

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

# 确保数据类型匹配
df = df.withColumn("new_column_name", df["old_column_name"].cast(IntegerType()))

df.write.format("awsathena").option("database", "your_database_name").option("table", "your_table_name").save()

在以上示例代码中，首先使用withColumnRenamed函数确保列名正确。然后，可以使用withColumn函数和cast方法来确保数据类型匹配。最后，使用write.format("awsathena")将DataFrame写入AWS Athena表。

请根据你的实际情况修改代码中的数据库名、表名、列名和数据类型，以便正确插入数据。