scala union
时间: 2023-08-29 12:13:14 浏览: 46
在 Scala 中,可以使用 `union` 方法将两个集合合并为一个新的集合,其中重复的元素只保留一次。
例如,假设我们有两个列表 `list1` 和 `list2`,它们包含一些元素:
```scala
val list1 = List(1, 2, 3, 4)
val list2 = List(3, 4, 5, 6)
```
我们可以使用 `union` 方法将它们合并为一个新的列表:
```scala
val combinedList = list1.union(list2)
```
此时,`combinedList` 的值为 `List(1, 2, 3, 4, 5, 6)`。注意,因为 `list1` 和 `list2` 都包含重复的元素 `3` 和 `4`,所以合并后的列表只保留了一次。
相关问题
scala 空的dataframe插入数据
要向一个空的 DataFrame 插入数据,你可以使用 `withColumn` 方法来添加新的列,并为新的列提供数据。以下是一个示例:
```scala
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import org.apache.spark.sql.types._
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("InsertDataIntoEmptyDataFrame")
.master("local")
.getOrCreate()
// 定义数据结构和模式
val schema = StructType(Seq(
StructField("id", IntegerType),
StructField("name", StringType)
))
// 创建一个空的 DataFrame
val emptyDF = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.emptyRDD[Row], schema)
// 创建要插入的数据
val data = Seq(
Row(1, "Alice"),
Row(2, "Bob"),
Row(3, "Charlie")
)
// 将数据添加到 DataFrame 中
val newDataDF = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data), schema)
// 合并原始空的 DataFrame 和新的包含数据的 DataFrame
val resultDF = emptyDF.union(newDataDF)
// 展示结果
resultDF.show()
```
在这个示例中,首先我们创建了一个空的 DataFrame `emptyDF`,然后定义了一个与我们要插入的数据匹配的模式 `schema`。接下来,我们创建了要插入的数据 `data`,并使用 `createDataFrame` 方法将其转换为 DataFrame。
最后,我们使用 `union` 方法将原始空的 DataFrame 和包含数据的新 DataFrame 进行合并,得到最终的结果 DataFrame `resultDF`。你可以使用 `show` 方法来查看最终结果。
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。
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