spark dataframe新增一列的四種方法

dataframe新增一列有如下四種常用方法：

方法一：利用createdataframe方法，新增列的過程包含在構建rdd和schema中

方法二：利用withcolumn方法，新增列的過程包含在udf函式中

方法三：利用sql**，新增列的過程直接寫入sql**中

方法四：以上三種是增加乙個有判斷的列，如果想要增加一列唯一序號，可以使用monotonically_increasing_id

//dataframe新增一列方法1，利用createdataframe方法

val trdd = input.select(targetcolumns).rdd.map(x=>)      
val schema = input.select(targetcolumns).schema.add("flag", stringtype, true)
val sample3 = ss.createdataframe(trdd, schema).distinct().withcolumnrenamed(targetcolumns, "idx")
//dataframe新增一列方法2
val code :(int => string) = (arg: int) => 
val addcol = udf(code)
val sample3 = input.select(targetcolumns).withcolumn("flag", addcol(input(targetcolumns)))
.withcolumnrenamed(targetcolumns, "idx")
//dataframe新增一列方法3
input.select(targetcolumns).createorreplacetempview("tmp")
val sample3 = ss.sqlcontext.sql("select distinct "+targetcolname+
" as idx,case when "+targetcolname+">"+critvaluer+" then 'f'"+
" when "+targetcolname+"<"+critvaluel+" then 'f' else 't' end as flag from tmp")
//新增序號列
import org.apache.spark.sql.functions.monotonically_increasing_id
val inputnew = input.withcolumn("idx", monotonically_increasing_id)

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