在Spark DataFrame中添加一个新列，该列包含一个列的所有值之和-Scala/Spark
这是在添加列后拍摄的快照，但它不包含一列所有值的总和
我试图在dataframe中添加一列，该列包含同一dataframe中一列的所有值之和。
+------+-------+------+-------------+
|UserID|MovieID|Rating|UnixTimeStamp|
+------+-------+------+-------------+
| 196| 242| 3| 881250949|
| 186| 302| 3| 891717742|
| 22| 377| 1| 878887116|
| 244| 51| 2| 880606923|
| 166| 346| 1| 886397596|
+------+-------+------+-------------+
wa_rating=(rating>3)/总ratings
请帮我找到wa_rating dataframe，它包含一个新列，并使用scala spark
共有1个答案
看看这个：
scala> val df = Seq((196,242,3,881250949),(186,302,3,891717742),(22,377,1,878887116),(244,51,2,880606923),(166,346,1,886397596)).toDF("userid","movieid","rating","unixtimestamp")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [userid: int, movieid: int ... 2 more fields]
scala> df.show(false)
+------+-------+------+-------------+
|userid|movieid|rating|unixtimestamp|
+------+-------+------+-------------+
|196 |242 |3 |881250949 |
|186 |302 |3 |891717742 |
|22 |377 |1 |878887116 |
|244 |51 |2 |880606923 |
|166 |346 |1 |886397596 |
+------+-------+------+-------------+
scala> import org.apache.spark.sql.expressions._
import org.apache.spark.sql.expressions._
scala> val df2 = df.withColumn("total_rating",sum('rating).over())
df2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [userid: int, movieid: int ... 3 more fields]
scala> df2.show(false)
19/01/23 08:38:46 WARN window.WindowExec: No Partition Defined for Window operation! Moving all data to a single partition, this can cause serious performance degradation.
+------+-------+------+-------------+------------+
|userid|movieid|rating|unixtimestamp|total_rating|
+------+-------+------+-------------+------------+
|22 |377 |1 |878887116 |10 |
|244 |51 |2 |880606923 |10 |
|166 |346 |1 |886397596 |10 |
|196 |242 |3 |881250949 |10 |
|186 |302 |3 |891717742 |10 |
+------+-------+------+-------------+------------+
scala> df2.withColumn("wa_rating",coalesce( when('rating >= 3,'rating),lit(0))/'total_rating).show(false)
19/01/23 08:47:49 WARN window.WindowExec: No Partition Defined for Window operation! Moving all data to a single partition, this can cause serious performance degradation.
+------+-------+------+-------------+------------+---------+
|userid|movieid|rating|unixtimestamp|total_rating|wa_rating|
+------+-------+------+-------------+------------+---------+
|22 |377 |1 |878887116 |10 |0.0 |
|244 |51 |2 |880606923 |10 |0.0 |
|166 |346 |1 |886397596 |10 |0.0 |
|196 |242 |3 |881250949 |10 |0.3 |
|186 |302 |3 |891717742 |10 |0.3 |
+------+-------+------+-------------+------------+---------+
scala>
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