如何从spark scala中的一行中获取多行

我在spark中有一个数据帧，如下所示，我想转换不同行中关于第一列id的所有列

+----------------------------------+
| id code1 code2 code3 code4 code5 |
+----------------------------------+
| 1 A B C D E                      |
| 1 M N O P Q                      |
| 1 P Q R S T                      |
| 2 P A C D F                      |
| 2 S D F R G                      |
+----------------------------------+

我希望输出如下格式

+-------------+
|     id code |
+-------------+
|     1 A     |
|     1 B     |
|     1 C     |
|     1 D     |
|     1 E     |
|     1 M     |
|     1 N     |
|     1 O     |
|     1 P     |
|     1 Q     |
|     1 P     |
|     1 Q     |
|     1 R     |
|     1 S     |
|     1 T     |
|     2 P     |
|     2 A     |
|     2 C     |
|     2 D     |
|     2 F     |
|     2 S     |
|     2 D     |
|     2 F     |
|     2 R     |
|     2 G     |
+-------------+

谁能帮我这里我将如何获得上述输出与火花和scala

df.select(col("id"),explode(concat_ws(",",Seq(col(code1),col("code2"),col("code3"),col("code4"),col("code5")))))

基本上，这个想法是先

concat

所有必需的列，然后

explode

it

使用，并且

drop

函数应该有您想要的输出

df.withColumn("code", explode(array("code1", "code2", "code3", "code4", "code5")))
    .drop("code1", "code2", "code3", "code4", "code5")

或

根据undefined_变量的定义，您只需使用

select

df.select($"id", explode(array("code1", "code2", "code3", "code4", "code5")).as("code"))

---

不，这不是你提到的上述问题的重复。这个问题与json格式无关。谢谢@ramesh，它的工作符合我的预期。。这是我一直在寻找的：）谢谢@DivasNikhra，如果答案有帮助，请接受并投票