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Spark DataFrame:将144列转换为行

Table A 
|dt  |AA|BB|CC|     
|----|--|--|--|
|1012|10|12|13|        
|1013|13|14|15|
|1014|14|18|30|
Table B (After transform Table A) 
|dt  |Head|Val|
|----|----|---
|1012|AA  |12|
|1013|AA  |13|
|1014|AA  |14|
|1012|BB  |12|
|1013|BB  |14|
|1014|BB  |18|
|1012|CC  |13|
|1013|CC  |15|
|1014|CC  |30|

val dfA = Seq((1012, 10, 12, 13), (1013, 13, 14, 15), (1014, 14, 18, 30)).toDF("dt", "AA", "BB", "CC")
val columns = dfA.columns.filter(!_.equalsIgnoreCase("dt"))
var cmd = s"stack(${columns.length},"
for( col <- columns) cmd += s"'$col',$col,"
cmd = cmd.dropRight(1) + ")"
val dfB = dfA.selectExpr("dt", cmd)
  .withColumnRenamed("col0", "Head")
  .withColumnRenamed("col1", "Val")

+----+----+---+
|  dt|Head|Val|
+----+----+---+
|1012|  AA| 10|
|1012|  BB| 12|
|1012|  CC| 13|
|1013|  AA| 13|

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