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Spark Dataframe区分具有重复名称的列

正如我在Spark Dataframe中所知,多列的名称可以与下面的数据帧快照中显示的名称相同:

[
Row(a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0}), a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0})),
Row(a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0}), a=125231, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0047, 3: 0.0, 4: 0.0043})),
Row(a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.0, 2: 0.0, 3: 0.0, 4: 0.0}), a=145831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: 0.2356, 2: 0.0036, 3: 0.0, 4: 0.4132})),
Row(a=107831, f=SparseVector(5, {0: 0.0, 1: …
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Spark数据帧将多行转换为列

我是一个新手,我希望在源数据框架转换(从JSON文件加载):

+--+-----+-----+
|A |count|major|
+--+-----+-----+
| a|    1|   m1|
| a|    1|   m2|
| a|    2|   m3|
| a|    3|   m4|
| b|    4|   m1|
| b|    1|   m2|
| b|    2|   m3|
| c|    3|   m1|
| c|    4|   m3|
| c|    5|   m4|
| d|    6|   m1|
| d|    1|   m2|
| d|    2|   m3|
| d|    3|   m4|
| d|    4|   m5|
| e|    4|   m1|
| e|    5|   m2|
| e|    1| …
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