Scala 如何从特定列中具有最大值的数据帧中获取行？

我有一个这样的数据帧

df.show(5)
 kv   |list1     |list2                |p
[k1,v2|[1,2,5,9  |[5,1,7,9,6,3,1,4,9]  |0.5
[k1,v3|[1,2,5,8,9|[5,1,7,9,6,3,1,4,15] |0.9
[k2,v2|[77,2,5,9]|[0,1,8,9,7,3,1,4,100]|0.01
[k5,v5|[1,0,5,9  |[5,1,7,9,6,3,1,4,3]  |0.3
[k9,v2|[1,2,5,9  |[5,1,7,9,6,3,1,4,200]|2.5

df.count()
5200158

我想得到p最大的那一行，下面这个对我有用，但我不知道是否有其他更干净的方法

val f = df.select(max(struct(
    col("pp") +: df.columns.collect { case x if x != "p" => col(x) }: _*
))).first()

---

只需点餐，然后服用：

import org.apache.spark.sql.functions.desc

df.orderBy(desc("pp")).take(1)

或

---

您还可以使用窗口函数，如果选择行的逻辑变得更复杂（而不是全局最小值/最大值），这将特别有用：

df.orderBy(desc("pp")).limit(1).first

import  org.apache.spark.sql.expressions.Window

df
  .withColumn("max_p",max($"p").over(Window.partitionBy()))
  .where($"p" === $"max_p")
  .drop($"max_p")
  .first()