Spark Java：矢量汇编程序列名中的转义点

我有一个数据集，其中一些列名有点。当涉及到向量汇编程序时，问题就出现了。他们似乎相处不好，所以我试着用很多方法来逃避这些点，但没有任何改变

String[] expincols = newfilenameavgpeaks.columns();

VectorAssembler assemblerexp = new VectorAssembler()
                    .setInputCols(expincols)
                    .setOutputCol("intensity");

Dataset<Row> filenameoutput = assemblerexp.transform(newfilenameavgpeaks);

String[]expincols=newfilenameavgpeaks.columns（）；
VectorAssembler assemblerexp=新的VectorAssembler（）
.setInputCols（expincols）
.setOutputCol（“强度”）；
Dataset filenameoutput=assemblerexp.transform（newfilenameavgpeaks）；

---

我在expincols中用“`”、“`”、“``”、“``”、“`”、“`”、“`”、“`”、“`”等包装了每个元素，但什么都没有！我也在newfilenameavgpeaks的列名中尝试了这些，但仍然没有。有什么方法可以转义吗？

如果数据集包含列

a.b

，您仍然可以使用

df.col（`a.b`）

选择名称中带有

的列。这是因为尝试更改列名并可以处理反勾号

但是，采用提供的数据集的架构并使用它来处理中的列名。如果列名不完全匹配，则不包含处理反勾号的逻辑并抛出

IllegalArgumentException

因此，唯一的选择是在将列提供给VectorAssembler之前重命名这些列：

Dataset newfilenameavgpeaks=。。。
for（字符串列：newfilenameavgpeaks.columns（））{
newfilenameavgpeaks=newfilenameavgpeaks
.with column重命名（col，col.replace（'.'，'.'））；
}
VectorAssembler assemblerexp=新的VectorAssembler（）
.setInputCols（newfilenameavgpeaks.columns（））.setOutputCol（“强度”）；
Dataset filenameoutput=assemblerexp.transform（newfilenameavgpeaks）；

如果数据集包含列

a.b

，您仍然可以使用

df.col（`a.b`）

选择名称中带有

的列。这是因为尝试更改列名并可以处理反勾号

但是，采用提供的数据集的架构并使用它来处理中的列名。如果列名不完全匹配，则不包含处理反勾号的逻辑并抛出

IllegalArgumentException

因此，唯一的选择是在将列提供给VectorAssembler之前重命名这些列：

Dataset newfilenameavgpeaks=。。。
for（字符串列：newfilenameavgpeaks.columns（））{
newfilenameavgpeaks=newfilenameavgpeaks
.with column重命名（col，col.replace（'.'，'.'））；
}
VectorAssembler assemblerexp=新的VectorAssembler（）
.setInputCols（newfilenameavgpeaks.columns（））.setOutputCol（“强度”）；
Dataset filenameoutput=assemblerexp.transform（newfilenameavgpeaks）；