scala spark dataframe 是大数据从业者必须掌握的基础知识点。 对于数据分析人员经常会有对数据表进行转置/透视的需求，还有对数据进行行转列，列转行，多列多行合并的处理。无论哪种情况，对于常年使用SQL语句来进行数据分析的技术人员应该都是信手拈来的操作，但是对于很大使用大数据组件Spark来进行数据处理和分析的选手来说可能就需要了解除了常规SQL之外的操作方式了。

数据样例

val spark = SparkSession
	  .builder()
	  .appName("HelloWorld")
	  .getOrCreate()
	import spark.implicits._

	val data = spark.sparkContext.parallelize(List(
	  ( 1, "张三", 88.0, "Mat"),
	  ( 2, "李四", 67.0, "Mat"),
	  ( 3, "赵六", 77.0, "Mat"),
	  ( 4, "王五", 65.0, "Mat"),
	  ( 1, "张三", 77.0, "Eng"),
	  ( 2, "李四", 90.0, "Eng"),
	  ( 3, "赵六", 24.0, "Eng"),
	  ( 4, "王五", 90.0, "Eng"),
	  ( 1, "张三", 33.0, "Chinese"),
	  ( 2, "李四", 87.0, "Chinese"),
	  ( 3, "赵六", 92.0, "Chinese"),
	  ( 4, "王五", 87.0, "Chinese")
	  ))
	val df = data.toDF("id","name","scores","class_names").cache()
	df.show(false)
	val _cla = df.select("class_names").distinct().rdd.map(_ (0).toString).collect()
	print(_cla.toList)

# dataframe show
+---+----+------+-----------+
|id |name|scores|class_names|
+---+----+------+-----------+
|1  |张三  |88.0  |Mat        |
|2  |李四  |67.0  |Mat        |
|3  |赵六  |77.0  |Mat        |
|4  |王五  |65.0  |Mat        |
|1  |张三  |77.0  |Eng        |
|2  |李四  |90.0  |Eng        |
|3  |赵六  |24.0  |Eng        |
|4  |王五  |90.0  |Eng        |
|1  |张三  |33.0  |Chinese    |
|2  |李四  |87.0  |Chinese    |
|3  |赵六  |92.0  |Chinese    |
|4  |王五  |87.0  |Chinese    |
+---+----+------+-----------+
# 三门课程
List(Eng, Chinese, Mat)

转置/透视表 pivot unpivot 一行转多列

以下代码是通过dataframe的pivot方法，按照名字分组，分组后去第一个分数；最终实现转置表或者是透视表的效果。

	val _pivot = df.groupBy("name").pivot("class_names", _cla).agg(functions.first("scores"))
	_pivot.show(false)

+----+----+-------+----+
|name|Eng |Chinese|Mat |
+----+----+-------+----+
|王五  |90.0|87.0   |65.0|
|李四  |90.0|87.0   |67.0|
|赵六  |24.0|92.0   |77.0|
|张三  |77.0|33.0   |88.0|
+----+----+-------+----+

而如果想要把透视表逆转回去就要用hive 的stack函数来实现，而spark dataframe中没有相关的方法，具体实现如下两种实现方式的代码；但是有两个知识点要注意下

• 数字一定要能被后边参数名称去重后的个数整出， 如代码中’Analytics’, Mat, ‘BI’, Eng, ‘Ingestion’, Chinese ，去重后肯定能整除3；
• stack从第二个参数开始两两一组，’Analytics’, 和 Mat， 分别是变成行之后的具体数值 ，以及之前的字段名是什么，读者可以从下边的show详情中看到。
• 如果字段名称有中文，要使用反引号**`** 把字段包起来；如”stack(2, ‘数学’, `数学`,’英语’,`英语`)， 第一个数学是单引号，第二个是反引号，第一个是要最终展示的文本，第二个是字段名

_pivot.select($"Name", 
unctions.expr("stack(3, 'Analytics', Mat, 'BI', Eng, 'Ingestion', Chinese) as (kecheng, fenshu)")).show(false)
# 相同效果的实现方式
//	_pivot.selectExpr("name","stack(3, 'Analytics', Mat, 'BI', Eng, 'Ingestion', Chinese) as (kecheng, fenshu)").show(false)

+----+---------+------+
|Name|kecheng  |fenshu|
+----+---------+------+
|王五  |Analytics|65.0  |
|王五  |BI       |90.0  |
|王五  |Ingestion|87.0  |
|李四  |Analytics|67.0  |
|李四  |BI       |90.0  |
|李四  |Ingestion|87.0  |
|赵六  |Analytics|77.0  |
|赵六  |BI       |24.0  |
|赵六  |Ingestion|92.0  |
|张三  |Analytics|88.0  |
|张三  |BI       |77.0  |
|张三  |Ingestion|33.0  |
+----+---------+------+

行专列 多行合并成一列

df.groupBy("name").agg(functions.concat_ws(",",functions.collect_set($"scores".cast("string"))).as("fenshu")).show(false)

+----+--------------+
|name|fenshu        |
+----+--------------+
|王五  |90.0,65.0,87.0|
|李四  |67.0,90.0,87.0|
|赵六  |77.0,92.0,24.0|
|张三  |88.0,77.0,33.0|
+----+--------------+

列转行 一列转多行

通过functions的split 方法把字符串类型的列先转换成Array类型，之后在通过explode方法把Array转换成多行

import org.apache.spark.sql.functions
val res = df.groupBy("name").agg(functions.concat_ws(",",functions.collect_set($"scores".cast("string"))).as("fenshu"))
	res.show(false)
	res.select($"name", functions.explode(functions.split($"fenshu", ",")).as("score")).show(false)

# 多个数值在一列中
+----+--------------+
|name|fenshu        |
+----+--------------+
|王五  |90.0,65.0,87.0|
|李四  |67.0,90.0,87.0|
|赵六  |77.0,92.0,24.0|
|张三  |88.0,77.0,33.0|
+----+--------------+

# 一列数据拆分成多行
+----+-----+
|name|score|
+----+-----+
|王五  |90.0 |
|王五  |65.0 |
|王五  |87.0 |
|李四  |67.0 |
|李四  |90.0 |
|李四  |87.0 |
|赵六  |77.0 |
|赵六  |92.0 |
|赵六  |24.0 |
|张三  |88.0 |
|张三  |77.0 |
|张三  |33.0 |
+----+-----+