将UDF应用到每一列的每个值 用scala语言怎么写

在Scala中应用UDF到每一列的每个值可以使用DataFrame的`select`方法和`withColumn`方法。具体的代码如下:

import org.apache.spark.sql.functions.udf

// 定义一个UDF
val myUdf = udf { (value: String) => value.trim().toLowerCase() }

// 使用select方法和withColumn方法将UDF应用到每一列的每个值
val processedDf = df.columns.foldLeft(df) { (acc, col) =>
  acc.withColumn(col, myUdf(col))
}

在上述代码中，首先定义了一个名为`myUdf`的UDF，它接受一个字符串参数，将字符串中的空格去掉并转换为小写字母。然后使用`foldLeft`方法将UDF应用到DataFrame的每一列的每个值上。具体来说，`foldLeft`方法接受两个参数，第一个参数是初始值（即DataFrame本身），第二个参数是一个函数，该函数接受两个参数，第一个参数表示累加器（即DataFrame），第二个参数表示当前列名。在函数体内，使用`withColumn`方法将UDF应用到当前列的每个值上，并且将结果保存到新的列中，最后返回新的DataFrame累加器。因此，上述代码的作用是将UDF应用到DataFrame的每一列的每个值上，并返回一个新的DataFrame。

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将UDF应用到每一个字段 用scala语言怎么写

在Scala中应用UDF到每一个字段可以使用DataFrame的`selectExpr`方法。具体的代码如下:

import org.apache.spark.sql.functions.udf

// 定义一个UDF
val myUdf = udf { (col: String) => col.trim().toLowerCase() }

// 使用selectExpr方法将UDF应用到每一个字段
val processedDf = df.selectExpr(df.columns.map(c => s"myUdf($c) as $c"): _*)

在上述代码中，首先定义了一个名为`myUdf`的UDF，它接受一个字符串参数，将字符串中的空格去掉并转换为小写字母。然后使用`selectExpr`方法将UDF应用到每一个列上，并重新命名处理后的列名。其中`df.columns.map(c => s"myUdf($c) as $c")`将DataFrame中每一个列名作为`myUdf`的参数，然后将处理后的结果作为新的列名。最后，将处理后的DataFrame保存到`processedDf`中。

自定义的UDF如何应用到每一个字段

如果您想将自定义的UDF应用到每一个字段，可以使用Spark的withColumn方法。withColumn方法可以接收两个参数，第一个参数是新列的名称，第二个参数是一个UDF，该UDF将被应用到每一个字段。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType

# 定义一个UDF
def my_udf(value):
    return value.strip().lower()

# 将UDF应用到每一个字段
my_df = my_df.select(*[udf(my_udf, StringType())(column_name).alias(column_name) for column_name in my_df.columns])

在这个示例中，我们首先定义了一个名为my_udf的UDF，该UDF将字符串转换为小写并删除前后空格。然后，我们使用select方法和一个列表推导式将UDF应用到每一个字段。列表推导式将会遍历数据集中的每一个字段，并将它们作为参数传递给UDF，并使用alias方法将结果重命名为原始列名。