スパークデータフレーム：グループ後の使用方法+合計

Question

私の質問は簡単ですが、私は適切な解決策を見つけることができません。私はひどいコードでそれをハックすることができます、私はエレガントなものを見つけることを望みます。ここで

はコードの私のラインです：

val summedDF = dataFrame.groupBy(colsNamesGroupBy.head, colsNamesGroupBy.tail : _*).sum(colsNamesSum:_*) 

それは、列名の配列にGROUPBYを行い、その後、いくつかの列を合計します。

すべて正常に動作しますが、私は名前のついた列（sum（xxxx））を取得します。 私は外出先でこれらの名前を変更したいかもしれません。おそらくマップ操作で、 "xxxx"という名前だけを保持しています。

誰でも知っていますか？

EDIT：

私はそのような何かをしようとしているが、私は "この署名付きシンボルAGGを解決することはできません" を取得：

val summedDF = dataFrame.groupBy(colsNamesGroupBy.head, colsNamesGroupBy.tail : _*).agg(colsNamesSum.map(c => sum(c).as(c))) 

Answer 1

私はそのような何かをしようとするだろう：

import org.apache.spark.sql.functions.{sum, col} 

val aggregateExpr = colsNamesSum.map(c => sum(col(c)).as(c)) 

val summedDF = dataFrame.groupBy(colsNamesGroupBy.head, colsNamesGroupBy.tail : _*).agg(aggregateExpr.head, aggregateExpr.tail: _*)