请根据代码中的udf31，重复写这段代码直到udf40。代码如下：parameter.udf31 = this.processTime(parameter.udf31)

重复写代码如下：

parameter.udf32 = this.processTime(parameter.udf32)
parameter.udf33 = this.processTime(parameter.udf33)
parameter.udf34 = this.processTime(parameter.udf34)
parameter.udf35 = this.processTime(parameter.udf35)
parameter.udf36 = this.processTime(parameter.udf36)
parameter.udf37 = this.processTime(parameter.udf37)
parameter.udf38 = this.processTime(parameter.udf38)
parameter.udf39 = this.processTime(parameter.udf39)
parameter.udf40 = this.processTime(parameter.udf40)

相关问题

请根据代码中的udf31，重复写这段代码直到udf40。代码如下：if (this.isTimeFormat(parameter.udf31)) { parameter.udf31 = processTime(parameter.udf31) }

以下是根据代码中的udf31，重复写的代码，直到udf40：

if (this.isTimeFormat(parameter.udf31)) {
parameter.udf31 = processTime(parameter.udf31)
}

if (this.isTimeFormat(parameter.udf32)) {
parameter.udf32 = processTime(parameter.udf32)
}

if (this.isTimeFormat(parameter.udf33)) {
parameter.udf33 = processTime(parameter.udf33)
}

if (this.isTimeFormat(parameter.udf34)) {
parameter.udf34 = processTime(parameter.udf34)
}

if (this.isTimeFormat(parameter.udf35)) {
parameter.udf35 = processTime(parameter.udf35)
}

if (this.isTimeFormat(parameter.udf36)) {
parameter.udf36 = processTime(parameter.udf36)
}

if (this.isTimeFormat(parameter.udf37)) {
parameter.udf37 = processTime(parameter.udf37)
}

if (this.isTimeFormat(parameter.udf38)) {
parameter.udf38 = processTime(parameter.udf38)
}

if (this.isTimeFormat(parameter.udf39)) {
parameter.udf39 = processTime(parameter.udf39)
}

if (this.isTimeFormat(parameter.udf40)) {
parameter.udf40 = processTime(parameter.udf40)
}

df.select(*[udf(col for col in df.columns)])改成scala代码怎么写

在 Scala 中，可以使用 `org.apache.spark.sql.functions.udf` 函数来创建 UDF。转换后的代码如下：

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

val myUdf = udf((cols: Seq[String]) => {
  // 在这里对列进行操作
})

val newDf = df.select(myUdf(df.columns:_*))

其中，`myUdf` 是自定义的 UDF 函数，接受一个字符串数组作为输入。在函数体中，你可以对这些列进行任何操作，然后将结果返回。在 `select` 函数中，我们使用 `_` 和 `:*` 来将列名作为参数传递给 UDF 函数。