如何将dataframe列传递给scala函数

我编写了一个scala函数，它将时间（HH:mm:ss.SSS）转换为秒。首先，它将忽略毫秒，只需要（HH:mm:ss）并转换为秒（int）。在火花壳中测试时，它工作良好

def hoursToSeconds(a: Any): Int = {
 val sec = a.toString.split('.')
 val fields = sec(0).split(':')
 val creationSeconds = fields(0).toInt*3600 + fields(1).toInt*60 + fields(2).toInt
 return creationSeconds
}

print(hoursToSeconds("03:51:21.2550000"))
13881

我需要将此函数传递给其中一个dataframe列（正在运行），我尝试使用withColumn方法，但得到错误类型不匹配，应为：column，actual String。任何帮助都将不胜感激，是否有一种方法可以将scala函数传递给udf，然后在df.withColumn中使用udf

df.printSchema
root
 |-- vin: string (nullable = true)
 |-- BeginOfDay: string (nullable = true)
 |-- Timezone: string (nullable = true)
 |-- Version: timestamp (nullable = true)
 |-- Running: string (nullable = true)
 |-- Idling: string (nullable = true)
 |-- Stopped: string (nullable = true)
 |-- dlLoadDate: string (nullable = false)

样本正在运行列值

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您可以使用以下sytax为

hoursToSeconds

函数创建自定义项：

val hoursToSecUdf = udf(hoursToSeconds _)

此外，为了在特定列上使用它，可以使用以下sytax：

df.withColumn("TimeInSeconds",hoursToSecUdf(col("running")))

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你能帮助并建议如何处理这个问题吗

df.withColumn("TimeInSeconds",hoursToSecUdf(col("running")))