データフレームから特定の列の最小値と最大値にアクセスしたいのですが、列のヘッダーがなく、その番号だけがあるため、scalaを使用する必要がありますか?
多分このようなもの:
val q = nextInt(ncol) //we pick a random value for a column number
col = df(q)
val minimum = col.min()
これはばかげた質問のように聞こえても申し訳ありませんが、この質問に関するSOの情報が見つかりませんでした:/
メタデータから列名を取得する方法は次のとおりです。
val selectedColumnName = df.columns(q) //pull the (q + 1)th column from the columns array
df.agg(min(selectedColumnName), max(selectedColumnName))
変数の割り当て中にパターンマッチングを使用できます。
import org.Apache.spark.sql.functions.{min, max}
import org.Apache.spark.sql.Row
val Row(minValue: Double, maxValue: Double) = df.agg(min(q), max(q)).head
ここで、qはColumn
または列の名前(String)です。データ型がDouble
であると仮定します。
列番号を使用して最初に列名を抽出し(df.columns
にインデックスを付けることにより)、次に列名を使用して集計できます。
val df = Seq((2.0, 2.1), (1.2, 1.4)).toDF("A", "B")
// df: org.Apache.spark.sql.DataFrame = [A: double, B: double]
df.agg(max(df(df.columns(1))), min(df(df.columns(1)))).show
+------+------+
|max(B)|min(B)|
+------+------+
| 2.1| 1.4|
+------+------+
以下は、列名を持つデータフレームから最小値と最大値を取得する直接的な方法です。
val df = Seq((1, 2), (3, 4), (5, 6)).toDF("A", "B")
df.show()
/*
+---+---+
| A| B|
+---+---+
| 1| 2|
| 3| 4|
| 5| 6|
+---+---+
*/
df.agg(min("A"), max("A")).show()
/*
+------+------+
|min(A)|max(A)|
+------+------+
| 1| 5|
+------+------+
*/
最小値と最大値を別々の変数として取得する場合は、上記のagg()
の結果をRow
に変換し、Row.getInt(index)
を使用してRow
の列値を取得できます。
val min_max = df.agg(min("A"), max("A")).head()
// min_max: org.Apache.spark.sql.Row = [1,5]
val col_min = min_max.getInt(0)
// col_min: Int = 1
val col_max = min_max.getInt(1)
// col_max: Int = 5