将值转换为 Spark 数据集中的列（将列的键和值对转换为常规列）[重复]

Question

我有一个具有以下简单架构的 Dataframe (Java)。这是一个示例：

+-------------------+
| id | key | Value  |
+-------------------+
| 01 | A   | John   |
| 01 | B   | Nick   |
| 02 | A   | Mary   |
| 02 | B   | Kathy  |
| 02 | C   | Sabrina|
| 03 | B   | George |
+-------------------+

我想将其转换为以下内容：

+------------------------------+
| id | A    | B      | C       |
+------------------------------+
| 01 | John | Nick   | null    |
| 02 | Mary | Kathy  | Sabrina |
| 03 | null | George | null    |
+------------------------------+

我尝试了枢轴运算符（因为它实际上是这样）但部分工作是因为一旦值 A B 和 C 成为列，列的内容只能是数字。

Dataset<Row> pivotTest2 = pivotTest.groupBy(col("id")).pivot("key").count();

我真正想要的是代替计数，将列 Value 的值，即.select(col("Value"))，甚至.max("Value") 形式的东西都可以正常工作，但我不能因为@ 987654326@ 不是算术列。

Answer 1

执行以下操作应该对您有用

import static org.apache.spark.sql.functions.*;

Dataset<Row> pivotTest2 = pivotTest.groupBy(col("id")).pivot("key").agg(first("Value"));
pivotTest2.show(false);

这应该给你

+---+----+------+-------+
|id |A   |B     |C      |
+---+----+------+-------+
|01 |John|Nick  |null   |
|03 |null|George|null   |
|02 |Mary|Kathy |Sabrina|
+---+----+------+-------+