Spark 2.2数据帧[scala]

上表为输入数据集，下表为预期输出。这里的问题是，我们应该根据状态发生的顺序而不是数量进行计数。我们可以使用scala借助spark数据帧来实现这一点吗？提前感谢你的帮助

OrderNo    Status1    Status2     Status3
123    Completed      Pending     Pending
456    Rejected   Completed   Completed
789    Pending    In Progress     Completed

---

您可以尝试以下代码。它统计所有状态的不同OrderNo的数量。我希望有帮助

Pending     2
Rejected    1
Completed   3
In Progress 2

以下是结果。（注意：进行中仅在测试数据中显示一次。）

+-----------+------------+
|状态| DistoreCnt|
+-----------+------------+
|已完成| 3|
|进行中| 1|
|待定| 2|
|拒绝| 1|
+-----------+------------+

这是一位了不起的冠军。你救了我一天，它工作得很好：）我很高兴它帮了我的忙。如果答案有帮助，请接受。是的。。认可的

val rawDF = Seq(
  ("123", "Completed", "Pending", "Pending"),
  ("456", "Rejected", "Completed", "Completed"),
  ("789", "Pending", "In Progress", "Completed")
).toDF("OrderNo", "Status1", "Status2", "Status3")

val newDF = rawDF.withColumn("All_Status",  array($"Status1", $"Status2", $"Status3"))
    .withColumn("Status", explode($"All_Status"))
    .groupBy("Status").agg(size(collect_set($"OrderNo")).as("DistOrderCnt"))