Spark DataFrame列的合并与拆分

版本说明：Spark-2.3.0

使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中，可能会遇到对一列数据拆分为多列，或者把多列数据合并为一列。这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法。

1 DataFrame列数据的合并
例如：我们有如下数据，想要将三列数据合并为一列，并以”,”分割

使用map方法重写就是将DataFrame使用map取值之后，然后使用toSeq方法转成Seq格式，最后使用Seq的foldLeft方法拼接数据，并返回，如下所示：

合并多列数据也可以使用SparkSQL的内置函数concat_ws()

自己编写UDF函数，实现多列合并

完整代码：

2 DataFrame列数据的拆分

上面我们将DataFrame的多列数据合并为一列如下所示，有时候我们也需要将单列数据，以某种拆分规则，拆分为多列。下面提供几种将一列拆分为多列的方法。

该方法，先利用内置函数split将单列的数据拆分，然后遍历使用getItem(角标)方法获取拆分后的数据，依次使用withColumn方法添加新列，代码如下所示：

2.2 使用UDF函数创建多列数据，然后合并
该方法是使用udf函数，生成多个列，然后合并到原来的数据。该方法参考了VectorDisassembler（与spark ml官网提供的VectorAssembler相反），这是一个第三方的spark ml向量拆分算法，该方法github地址：https://github.com/jamesbconner/VectorDisassembler。代码如下所示：

完整代码：

Original: https://www.cnblogs.com/itboys/p/9813934.html
Author: 大葱拌豆腐
Title: Spark DataFrame列的合并与拆分