グループのいくつかのカラムでSpark Dataframeを最大にする

Question

Sparkを使用してScalaのDataFrameにある異なる（文字列と数値）タイプのカラムの最大値を取得するにはどうすればよいですか？

+----+-----+-------+------+ 
|name|value1|value2|string| 
+----+-----+-------+------+ 
| A| 7|  10| "a"| 
| B| 4|  6| "b"| 
+----+-----+-------+------+ 

apply(max,axis=0)とパンダのように機能がありますか私は、UDFを記述する必要があります：

レッツはそれが私のデータ

+----+-----+-------+------+ 
|name|value1|value2|string| 
+----+-----+-------+------+ 
| A| 7|  9| "a"| 
| A| 1|  10| null| 
| B| 4|  4| "b"| 
| B| 3|  6| null| 
+----+-----+-------+------+ 

であり、所望の結果があると言いますか？

私ができることはdf.groupBy("name").max("value1")ですが、私は2つを実行することができませんmax行内にSequenceが働くのはmax()の機能です。

すぐに問題を解決するためのアイデアはありますか？

Answer 1

使用この

df.groupBy("name").agg(max("value1"), max("value2"))