采用scala提取column中的二维数组

Question

我从一个xml文件中倒入了一个列，这个列的内容是[3.0,1],[3.0,2],[3.0,3]这种二维数组，其中后一个数1,2,3是其索引。我用下面赋值模拟出来了。
scala> val df1 = sc.parallelize(List(("[34.0,1],[34.0,2],[175.0,3]", 30), ("[3.0,1],[3.0,2],[3.0,3]", 36), ("[127.0,1],[127.0,2],[127.0,3]", 27))).toDF("infoComb", "age")
df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [infoComb: string, age: int]scala> df1.show(false)
+-----------------------------+---+
|infoComb                     |age|
+-----------------------------+---+
|[34.0,1],[34.0,2],[175.0,3]  |30 |
|[3.0,1],[3.0,2],[3.0,3]      |36 |
|[127.0,1],[127.0,2],[127.0,3]|27 |
+-----------------------------+---+我的问题是：我怎么样在scala中把[127.0,1]的127.0取出来？ 麻烦各位大侠看看。

Answer 1

其实虽然模拟了，但是数据类型不同，在数据库中infoComb   这个字段是以array<struct<_VALUE:double,_i:bigint>> 这种数据类型存在

Answer 2

收回前一个答案，既然spark对于相应的列有了类型上的规定，当然是可以
进行遍历的。
我记得好像是wrapped 序列相关
你可以尝试对于该df进行map操作
使用getAS[T] 函数将相应的列转换为你需要的模板序列类型，
之后再装换成你想要的类型（调用若干to函数）如果你有intellji idea这样的推断编辑器，可以将要使用的类型直接显示
出来，如在intelllji idea中使用 alt + enter
光标停在的那个对象就会显示出它的类型。