Scala 正在尝试创建具有两列[Seq（），String]-Spark的数据帧

当我在spark shell上运行以下操作时，会得到一个数据帧：

scala> val df = Seq(Array(1,2)).toDF("a")

scala> df.show(false)
+------+
|a     |
+------+
|[1, 2]|
+------+

但当我运行以下命令来创建包含两列的数据帧时：

scala> val df1 = Seq(Seq(Array(1,2)),"jf").toDF("a","b")
<console>:23: error: value toDF is not a member of Seq[Object]
    val df1 = Seq(Seq(Array(1,2)),"jf").toDF("a","b")

scala>valdf1=Seq（Seq（Array（1,2）），“jf”）.toDF（“a”，“b”）
：23:错误：值toDF不是Seq[Object]的成员
val df1=Seq（Seq（Array（1,2）），“jf”）。toDF（“a”，“b”）

我得到一个错误：

值toDF不是Seq[Object]的成员

---

我该怎么办？toDF是否仅支持具有基本数据类型的序列

要使

toDF

方法工作，您需要

Seq

的

Tuple

：

val df1 = Seq((Array(1,2),"jf")).toDF("a","b")
// df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [a: array<int>, b: string]

df1.show
+------+---+
|     a|  b|
+------+---+
|[1, 2]| jf|
+------+---+

valdf1=Seq（（数组（1,2），“jf”）.toDF（“a”，“b”）
//df1:org.apache.spark.sql.DataFrame=[a:array，b:string]
df1.show
+------+---+
|a | b|
+------+---+
|[1,2]| jf|
+------+---+

为更多行添加更多元组：

val df1 = Seq((Array(1,2),"jf"), (Array(2), "ab")).toDF("a","b")
// df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [a: array<int>, b: string]

df1.show
+------+---+
|     a|  b|
+------+---+
|[1, 2]| jf|
|   [2]| ab|
+------+---+

val df1=Seq（（数组（1,2），“jf”），（数组（2），“ab”）.toDF（“a”，“b”）
//df1:org.apache.spark.sql.DataFrame=[a:array，b:string]
df1.show
+------+---+
|a | b|
+------+---+
|[1,2]| jf|
|[2]| ab|
+------+---+

谢谢你的帮助！所以当我创建一个序列（数组[Int]，字符串）时，我错了，一个元组支持不同的类型，一个序列不支持，如果我是正确的，我得到了相同的错误。“value toDF不是Seq[Array[String]]的成员”有什么建议吗？延迟回复，但

导入spark.implicits.\uucode>