scala中怎么把foreach中循环产生的dataframe组合成一个dataframe

你好，关于你的问题，可以使用Spark中的DataFrame的union方法将多个DataFrame合并成一个DataFrame。具体示例代码如下：

import org.apache.spark.sql.DataFrame

def mergeDataFrames(dataFrames: Seq[DataFrame]): DataFrame = {
  dataFrames.reduce(_ union _)
}

val mergedDF = mergeDataFrames(Seq(df1, df2, df3, ...))

希望能帮到你！

相关问题

scala中把dataframe转换为list形式

在Scala中，可以使用`collectAsList`方法将DataFrame转换为List形式。该方法将每行转换为一个Row对象，并返回一个List[Row]对象。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row}

def dataframeToList(df: DataFrame): List[Row] = {
  df.collectAsList().toArray.toList.asInstanceOf[List[Row]]
}

在上面的代码中，我们首先导入了需要使用的类和方法。然后，我们定义了一个名为`dataframeToList`的函数，该函数接受一个DataFrame对象作为参数，并将DataFrame转换为List[Row]对象。最后，我们使用`collectAsList`方法将DataFrame转换为List[Row]对象，并使用`asInstanceOf`方法将返回的Java List对象转换为Scala List对象。

使用该函数的示例代码如下：

val df = Seq((1, "apple"), (2, "banana"), (3, "orange")).toDF("id", "name")
val list = dataframeToList(df)
list.foreach(row => println(row.getInt(0) + " - " + row.getString(1)))

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个DataFrame对象，并使用`dataframeToList`函数将其转换为List[Row]对象。然后，我们遍历该列表，并使用`getInt`和`getString`方法获取每行的值，并打印到控制台上。

scala如果spark.sql查询出为空也能使用isempty方法来进行判断如果为空则不做处理，如果不为空则循环遍历dataframe

是的，Scala中的Spark SQL查询结果可以使用isEmpty方法来判断是否为空，如果为空则不做处理，如果不为空则可以使用foreach方法对DataFrame进行循环遍历。示例代码如下：

val df = spark.sql("SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value'")
if(!df.isEmpty) {
  df.foreach(row => {
    // 对每行数据进行处理
    val value = row.getAs[String]("column_name")
    // ...
  })
}

在上述代码中，首先使用Spark SQL查询出符合条件的DataFrame。然后使用isEmpty方法判断DataFrame是否为空，如果不为空则使用foreach方法对每行数据进行处理。在foreach循环中，可以使用getAs方法获取每列的值并进行相应的处理。