在spark的dateframe中，我想上下union两列，分别按照列名给予行标签，作为新列，怎么写代码？

在Spark DataFrame中，如果你想合并两个DataFrame并对它们的某些列进行连接，并添加新的行标签（列名），你可以使用`unionByName`或`join`方法结合`withColumnRenamed`。假设你有两个DataFrame `df1` 和 `df2`，并且你想基于共享的列`column_name`进行连接，可以尝试以下代码：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df1 = ... // 你的第一个DataFrame
val df2 = ... // 你的第二个DataFrame

// 首先，确认两个DataFrame都有相同的列`column_name`
assert(df1.columns.contains("column_name")) && df2.columns.contains("column_name")

// 使用unionByName保留列名，如果需要添加新的列名，可以在每个DataFrame上做
val unionedDf = df1.unionByName(df2)

// 如果你想在某个列上添加一个新的行标签（列名），比如 "source" 来区分原生的数据源
val newColName = "source"
val labeledUnionedDf = unionedDf.withColumn(newColName, when(unionedDf.index < df1.count(), "df1").otherwise("df2"))

labeledUnionedDf.show()

这里我们创建了一个新的列`source`，值根据DataFrame在合并中的位置设置。如果你不需要新的列，可以直接使用`union`而非`unionByName`。