当列未知时，按特定值过滤Spark Scala Dataframe中的列

，可以通过以下步骤实现：

导入Spark相关依赖包：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.Column

定义一个过滤函数，用于按特定值过滤列：

def filterColumnByValue(df: DataFrame, columnName: String, filterValue: String): DataFrame = {
    val filteredDf = df.filter(col(columnName) === filterValue)
    filteredDf
}

调用过滤函数来过滤Dataframe中的列：

val filteredDf = filterColumnByValue(df, columnName, filterValue)

其中，df为待过滤的Dataframe，columnName为要过滤的列名，filterValue为要过滤的特定值。

上述代码会返回一个过滤后的Dataframe filteredDf，其中仅包含满足条件的行。

示例应用场景：假设有一个包含学生信息的Dataframe，包括学生姓名、年龄、性别等列。我们希望根据性别列的特定值来过滤Dataframe，只保留性别为"女"的学生信息。

示例代码如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Filter DataFrame by Column Value")
  .master("local")
  .getOrCreate()

import spark.implicits._

// 创建包含学生信息的Dataframe
val data = Seq(("Alice", 18, "女"), ("Bob", 20, "男"), ("Catherine", 19, "女"))
val df = data.toDF("姓名", "年龄", "性别")
df.show()

// 定义过滤函数
def filterColumnByValue(df: DataFrame, columnName: String, filterValue: String): DataFrame = {
    val filteredDf = df.filter(col(columnName) === filterValue)
    filteredDf
}

// 调用过滤函数来过滤Dataframe中的列
val filteredDf = filterColumnByValue(df, "性别", "女")
filteredDf.show()

此代码将输出如下结果：

+---------+---+---+
|     姓名|年龄|性别|
+---------+---+---+
|    Alice| 18| 女|
|      Bob| 20| 男|
|Catherine| 19| 女|
+---------+---+---+

+-------+---+---+
|   姓名|年龄|性别|
+-------+---+---+
|  Alice| 18| 女|
|Catherine| 19| 女|
+-------+---+---+

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