如何在 Scala 中连接两个数据帧并通过索引从数据帧中选择几列？答案

【问题标题】：How to join two dataframes in Scala and select on few columns from the dataframes by their index?如何在 Scala 中连接两个数据帧并通过索引从数据帧中选择几列？
【发布时间】：2017-05-09 00:31:39
【问题描述】：

我必须加入两个数据框，这与这里给出的任务非常相似Joining two DataFrames in Spark SQL and selecting columns of only one

但是，我只想从df2 中选择第二列。在我的任务中，我将在 reduce 函数中对两个数据帧使用 join 函数来获取数据帧列表。在此数据框列表中，列名将不同。但是，在每种情况下，我都希望保留df2 的第二列。

我在任何地方都找不到如何通过编号索引选择数据框的列。任何帮助表示赞赏！

编辑：

回答

我想出了解决办法。这是执行此操作的一种方法：

def joinDFs(df1: DataFrame, df2: DataFrame): DataFrame = {
  val df2cols = df2.columns
  val desiredDf2Col = df2cols(1)  // the second column
  val df3 = df1.as("df1").join(df2.as("df2"), $"df1.time" === $"df2.time")
      .select($"df1.*",$"df2.$desiredDf2Col")
  df3
}

然后我可以在数据帧列表上的reduce 操作中应用此函数。

var listOfDFs: List[DataFrame] = List()
// Populate listOfDFs as you want here
val joinedDF = listOfDFs.reduceLeft((x, y) => {joinDFs(x, y)})

【问题讨论】：

你能举一个你的数据框的例子吗？
@Psidom：我想出了一个解决方案。请查看编辑。

标签： scala apache-spark dataframe

【解决方案1】：

要选择数据框中的第二列，您只需执行以下操作：

val df3 = df2.select(df2.columns(1))

这将首先找到第二列名称，然后选择它。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您要在reduce 函数中定义的join 和select 方法与Joining two DataFrames in Spark SQL and selecting columns of only one 相似
那么您应该执行以下操作：

import org.apache.spark.sql.functions._
d1.as("d1").join(d2.as("d2"), $"d1.id" === $"d2.id").select(Seq(1) map d2.columns map col: _*)

您必须记住，第二列的名称，即 Seq(1) 不应与任何数据框列名称相同。
您也可以选择多个列，但请记住上面的粗体注释

import org.apache.spark.sql.functions._
d1.as("d1").join(d2.as("d2"), $"d1.id" === $"d2.id").select(Seq(1, 2) map d2.columns map col: _*)

【讨论】：