如何将类型Any List转换为类型Double（Scala）

我是Scala的新手，我想了解一些基本的东西

首先，我需要计算数据帧中某一列的平均值，并将结果用作双类型变量

经过一些互联网研究后，我能够计算出平均值，同时使用以下命令将其传递到任意列表类型：

val avgX_List = mainDataFrame.groupBy().agg(mean("_c1")).collect().map(_(0)).toList

var avgX = avgX_List(0)

其中_c1是我的数据帧的第二列。这行代码返回一个类型为List[Any]的列表

为了将结果传递到变量中，我使用了以下命令：

val avgX_List = mainDataFrame.groupBy().agg(mean("_c1")).collect().map(_(0)).toList

var avgX = avgX_List(0)

希望var avgX会自动转换为double类型，但这显然没有发生

现在让我们开始提问：

地图0做什么？我知道映射变换的基本定义，但我找不到这个确切参数的解释

我知道，通过在命令末尾使用.toList方法，我的结果将是一个类型为Any的列表。有没有办法把它改成包含类型双元素的列表？甚至把这个换成

您认为将我的Dataframe的列传递到List[Double]中，然后计算其元素的平均值更合适吗

基于我的问题，我在上面展示的解决方案从任何角度来看都是正确的吗？我知道它的工作原理不同于正确的解决方案吗

总之，我需要计算数据帧中某一列的平均值，并将结果作为双类型变量

注意：我是希腊人，有时很难理解一些英语编码俚语。

map\u 0是map r:Row=>r0的快捷方式，而map r:Row=>r.apply0又是map r:Row=>r.apply0的快捷方式。apply方法返回Any，因此您将丢失正确的类型。请尝试改用map_2;.getAs[Double]0或map_2;.getDouble0

收集列中的所有条目，然后计算平均值会产生很大的反效果，因为您必须将大量数据发送到主节点，然后在此单个中心节点上执行所有计算。这与Spark的好处正好相反

您也不需要collect….toList，因为您可以直接访问第0个条目—无论您是从数组还是从列表中获取它。由于您要将所有内容折叠到一行中，因此可以通过稍微重新排列方法来完全取消映射步骤：

val avgX = mainDataFrame.groupBy().agg(mean("_c1")).collect()(0).getDouble(0)

使用第一种方法，它可以写得更短：

map_0是map r:Row=>r0的快捷方式，而r0又是map r:Row=>r.apply0的快捷方式。apply方法返回Any，因此您将丢失正确的类型。请尝试改用map_2;.getAs[Double]0或map_2;.getDouble0

收集列中的所有条目，然后计算平均值会产生很大的反效果，因为您必须将大量数据发送到主节点，然后在此单个中心节点上执行所有计算。这与Spark的好处正好相反

您也不需要collect….toList，因为您可以直接访问第0个条目—无论您是从数组还是从列表中获取它。由于您要将所有内容折叠到一行中，因此可以通过稍微重新排列方法来完全取消映射步骤：

val avgX = mainDataFrame.groupBy().agg(mean("_c1")).collect()(0).getDouble(0)

使用第一种方法，它可以写得更短：

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谢谢你的快速回答。你认为我找到的解决方案是有效的，基于我想要达到的结果？另外，当您说collectAsList已经存在时，您的意思是它存在于命令的.toList部分？最后，使用map.getAs[Double]0会出现以下错误：错误：扩展函数x$2=>x$2.getAs[Double]0缺少参数类型。你知道这意味着什么吗？@ArisKantas啊，不，对不起，忘了collectAsList部分，这是一个java兼容性问题，它实际上返回一个java.util.List，可能不是你想要的。map.getDouble0有效吗？或者刚才报告的错误发生了什么？答案的最后建议有效！为了理解这些方法到底是如何工作的，我必须进行更多的研究。尤其是地图。你能简单地向我解释一下为什么在这种情况下不需要地图吗？代表我表示感谢！谢谢你的快速回答。你认为我找到的解决方案是有效的，基于我想要达到的结果？另外，当您说collectAsList已经存在时，您的意思是它存在于命令的.toList部分？最后，使用map.getAs[Double]0会出现以下错误：错误：扩展函数x$2=>x$2.getAs[Double]0缺少参数类型。你知道这意味着什么吗？@ArisKantas啊，不，对不起，忘了collectAsList部分，这是一个java兼容性问题，它实际上返回一个java.util.List，可能不是你想要的。map.getDouble0是否有效，或者您刚才报告的错误发生了什么？最终的sug

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你回答的手势奏效了！为了理解这些方法到底是如何工作的，我必须进行更多的研究。尤其是地图。你能简单地向我解释一下为什么在这种情况下不需要地图吗？代表我表示感谢！在我的代码中，你在哪里看到了collect00？它与collect0.apply0相同，因此它会丢失所有类型信息并返回任何类型信息。并不是说我声称有什么不同…这是我的示例代码。我只是说getDouble在任何数据类型的变量上都不可用，它在org.apache.spark.sql.Row上可用。再一次，我从未声称应该在任何情况下调用getDouble。你的答案试图解决一个不存在的问题。我检查过了！它工作正常：-val wa=Arrayone，two，two val wrdd=sc.parallelizewa，3.mapx=>x，1 val wdf=wrdd.toDFcol1，col2 wdf.groupBy.aggmeancol2.collect0.getDouble0Hello！谢谢你的回答。你能解释一下collect00是做什么的吗？另外，如果我想将数据帧转换为列表，您有什么建议，以便我可以采用正确的类型列表，即双精度列表？我的建议是：var trainingCoordList=trainingCoordDataFrame.collect.toList，但它返回一个类型列表[org.apache.spark.sql.Row]，我不知道它到底是什么！在我的代码中，你在哪里看到了collect00？它与collect0.apply0相同，因此它会丢失所有类型信息并返回任何类型信息。并不是说我声称有什么不同…这是我的示例代码。我只是说getDouble在任何数据类型的变量上都不可用，它在org.apache.spark.sql.Row上可用。再一次，我从未声称应该在任何情况下调用getDouble。你的答案试图解决一个不存在的问题。我检查过了！它工作正常：-val wa=Arrayone，two，two val wrdd=sc.parallelizewa，3.mapx=>x，1 val wdf=wrdd.toDFcol1，col2 wdf.groupBy.aggmeancol2.collect0.getDouble0Hello！谢谢你的回答。你能解释一下collect00是做什么的吗？另外，如果我想将数据帧转换为列表，您有什么建议，以便我可以采用正确的类型列表，即双精度列表？我的建议是：var trainingCoordList=trainingCoordDataFrame.collect.toList，但它返回一个类型列表[org.apache.spark.sql.Row]，我不知道它到底是什么！