Scala的dataframe中现有一列数据,含有多个[500,100]的数据,现求每个数据的平均数
时间: 2024-05-14 18:14:34 浏览: 14
假设这一列数据的名称为`values`,可以使用`explode`函数将其拆分成多行,然后使用`avg`函数求每行数据的平均值。具体代码如下:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
// 假设DataFrame名称为df,列名为values
val df2 = df.select(explode($"values").as("value"))
val result = df2.select(avg($"value").as("avg_value"))
```
其中,`explode($"values").as("value")`将`values`列中的数组拆分成多行,每行只有一个数值,列名为`value`。`avg($"value")`求每行数据的平均值,最后使用`as`函数将结果命名为`avg_value`。
相关问题
Scala的dataframe中现有一列数据,含有多个[500–100]的数据,现求每个数据的平均数
假设这列数据的列名为col,可以按照以下步骤求每个数据的平均数:
1. 将col列按照"-"拆分成两列,一列为起始值start,一列为结束值end:
```
val splitCol = split(col, "-")
val df = df.withColumn("start", splitCol.getItem(0).cast("int"))
.withColumn("end", splitCol.getItem(1).cast("int"))
```
2. 计算每个数据的平均值,即(start+end)/2:
```
val avgCol = (df("start") + df("end")) / 2
```
完整代码如下:
```
val splitCol = split(col, "-")
val df = df.withColumn("start", splitCol.getItem(0).cast("int"))
.withColumn("end", splitCol.getItem(1).cast("int"))
val avgCol = (df("start") + df("end")) / 2
```
scala dataframe 修改一行数据
要在 Scala 中修改 DataFrame 中的某一行的值,可以通过先选取要修改的行,然后使用 `withColumn` 方法来修改该行的值。下面是一个简单的示例:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = Seq(
(1, "John", 25),
(2, "Jane", 30),
(3, "Bob", 35)
).toDF("id", "name", "age")
// 修改 id 为 2 的行的 name 列的值为 "Janet"
val newDf = df.filter($"id" === 2).withColumn("name", lit("Janet")).union(df.filter($"id" =!= 2))
newDf.show()
```
输出结果为:
```
+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
| 1|John| 25|
| 2|Janet| 30|
| 3| Bob| 35|
+---+----+---+
```
在上面的示例中,我们首先使用 `filter` 方法选取 id 为 2 的行,然后使用 `withColumn` 方法将该行的 name 列的值修改为 "Janet",最后使用 `union` 方法将修改后的行和原始 DataFrame 中不需要修改的行合并起来。注意,这种方法只是在 DataFrame 中创建了一个新的 DataFrame,并没有真正地修改原始数据。如果需要修改原始数据,可以将新 DataFrame 保存到原始数据的位置。