मैं ज़ेपेल्लिन/स्पार्क/स्कैला में डेटा फ्रेम को कैसे प्रिंट कर सकता हूं?

Question

मैं एक टसेपेल्लिन 0.7 नोटबुक में स्पार्क 2 और स्काला 2.11 उपयोग कर रहा हूँ। मैं एक dataframe कि मैं इस तरह मुद्रित कर सकते हैं है:

dfLemma.select("text", "lemma").show(20,false) 

और उत्पादन की तरह दिखता है:

+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 
|text                              |lemma                                         | 
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 
|RT @Dope_Promo: When you and your crew beat your high scores on FUGLY FROG https://time.com/Sxp3Onz1w8     |[rt, @dope_promo, :, when, you, and, you, crew, beat, you, high, score, on, FUGLY, FROG, https://time.com/sxp3onz1w8]              | 
|RT @axolROSE: Did yall just call Kermit the frog a lizard? https://time.com/wDAEAEr1Ay          |[rt, @axolrose, :, do, yall, just, call, Kermit, the, frog, a, lizard, ?, https://time.com/wdaeaer1ay]                  | 

मैं उत्पादन टसेपेल्लिन में अच्छे बनाने के लिए कोशिश कर रहा हूँ, द्वारा:

val printcols= dfLemma.select("text", "lemma") 
println("%table " + printcols) 

जो यह आउटपुट देता है:

printcols: org.apache.spark.sql.DataFrame = [text: string, lemma: array<string>] 

और एक नया खाली टसेपेल्लिन पैरा

[text: string, lemma: array] 

वहाँ एक ठीक से स्वरूपित तालिका के रूप में दिखाने के लिए dataframe होने का एक रास्ता है नेतृत्व में? टीआईए!

Answer 1

टसेपेल्लिन में आप z.show(df) का उपयोग एक सुंदर तालिका दिखाने के लिए कर सकते हैं। यहाँ एक उदाहरण है:

val df = Seq(
    (1,1,1), (2,2,2), (3,3,3) 
).toDF("first_column", "second_column", "third_column") 

z.show(df)