场景如下，某个user_id在不用的月份在id1~id_12上都有数据，机器学习训练时，这些id对应不同月份上的数据要么在一起进行编码，最终成为一行数据，要么把这些id对应不同月份的数据展开，成为新的feature，比如id1在201805上的数据可以作为一个新的feature–>201805_id1

变成如下的形式(每个id在不同月份的值变成了新id)

def gen_expr(feature_array: Array[String]): Seq[Column] = {
      val expr =feature_array.toSeq.filter(x=>x!="user_id" && x!="month")
        .flatMap(x=>Seq(toDouble(first(col(x))).alias(x.toString.replace(".","_"))))
      expr
    }
val mibasic = spark.read.parquet("/user/h_mifi/user/mifi_compete/mibasic_compete_data")
val mibasic_roll =mibasic.groupBy("user_id")
      .pivot("month")
      .agg(expr1.head,expr1.tail:_*)
      .na.fill(-1)

主要使用的是spark dataset的pivot函数，先groupBy("user_id"),将数据按照user_id进行分组，然后pivot我们需要展开的属性，比如我们要在month上展开，那么就要pivot("month"),pivot后要跟agg函数，因为pivot后，对应字段下会生成一列数据，比如pivot("month")后，如果原始数据中id1在201805有n条数据，那么pivot后，对应的201805_id1字段下就会有高度为n的列，在pivot后紧跟的agg函数就要对这些列进行处理，比如使用sum,max,min等等，在这里我用first取第一行，因为原始数据中每个month下每个id只有一行数据。另外要说明的是，pivot后产生新字段的命名规则是：pivot字段名_原始id名，比如代码中的201805.0_id1