我有一个火花数据框df
。有没有办法使用这些列的列表来选择几列?
scala> df.columns
res0: Array[String] = Array("a", "b", "c", "d")
我知道我可以做df.select("b", "c")
之类的事情。但是假设我有一个包含几个列名val cols = List("b", "c")
的列表,有没有办法将它传递给df.select? df.select(cols)
抛出错误。类似df.select(*cols)
的内容,如python
答案 0 :(得分:69)
使用df.select(cols.head, cols.tail: _*)
让我知道它是否有效:)
关键是select的方法签名:
select(col: String, cols: String*)
cols:String*
条目采用可变数量的参数。 :_*
解包参数,以便可以通过此参数处理它们。非常类似于使用*args
在python中解压缩。有关其他示例,请参阅here和here。
答案 1 :(得分:19)
您可以将String类型转换为spark列,如下所示:
import org.apache.spark.sql.functions._
df.select(cols.map(col): _*)
答案 2 :(得分:17)
我刚刚学到的另一种选择。
import org.apache.spark.sql.functions.col
val columns = Seq[String]("col1", "col2", "col3")
val colNames = columns.map(name => col(name))
val df = df.select(colNames:_*)
答案 3 :(得分:2)
您可以将Column*
类型的参数传递给select
:
val df = spark.read.json("example.json")
val cols: List[String] = List("a", "b")
//convert string to Column
val col: List[Column] = cols.map(df(_))
df.select(col:_*)
答案 4 :(得分:1)
你可以这样做
String[] originCols = ds.columns();
ds.selectExpr(originCols)
spark selectExp源代码
/**
* Selects a set of SQL expressions. This is a variant of `select` that accepts
* SQL expressions.
*
* {{{
* // The following are equivalent:
* ds.selectExpr("colA", "colB as newName", "abs(colC)")
* ds.select(expr("colA"), expr("colB as newName"), expr("abs(colC)"))
* }}}
*
* @group untypedrel
* @since 2.0.0
*/
@scala.annotation.varargs
def selectExpr(exprs: String*): DataFrame = {
select(exprs.map { expr =>
Column(sparkSession.sessionState.sqlParser.parseExpression(expr))
}: _*)
}
答案 5 :(得分:0)
是,您可以使用。在Scala中选择。
使用 .head 和 .tail 选择 List()
中提到的全部值示例
val cols = List("b", "c")
df.select(cols.head,cols.tail: _*)
答案 6 :(得分:0)
首先将字符串数组转换为Spark数据集列类型的列表,如下所示
String[] strColNameArray = new String[]{"a", "b", "c", "d"};
List<Column> colNames = new ArrayList<>();
for(String strColName : strColNameArray){
colNames.add(new Column(strColName));
}
然后使用如下select语句中的JavaConversions函数转换List。您需要以下导入语句。
import scala.collection.JavaConversions;
Dataset<Row> selectedDF = df.select(JavaConversions.asScalaBuffer(colNames ));