在Scala中设计避免if-else梯形图的数据帧规则引擎

Question

我想添加一列(“new_col”)。在基于不同规则的数据帧中，该规则是从现有列计算得出的。这些规则很复杂，有时会根据数据帧的4-5列进行计算。请参考以下代码片段：

old dataframe = df(A,B,C,D,E,F,G,H)

new dataframe = old_dataframe.withcolums("new_col", myudf(col(A),col(B),col(C),col(D),col(E)))

entries in col(new_col) is computed as following:

def myudf(A,B,C,D,E): String = {
    if (A=="something") {
          if (B="something") {
            return val1
          } else {
            if (C>"something" || D<"something") {
             return val2
            }
            else {
              return func(E)
            }
          }
        } else {
         return val3
        }
      }
}

目前，我已经编写了UDF，它接受所有需要的列，并返回要添加的新列的值。但问题是，由于更多的规则，udf函数变得相当复杂，变成了if-else阶梯。我想要避免它，如果可能的话，我正在考虑重构。我还研究了避免if-else阶梯的其他答案，但对于这个数据框架，没有讨论任何解决方案。

有没有人能建议在scala中为数据帧编写这样的规则？

Answer 1

你为什么不试试模式匹配呢？比使用if和elses要清楚得多。

   (A,B, C, D) match {
    case ("something", "something", _, _)=> val1
    case ("something", _, cValue, dValue) if cValue > "something" || dValue <"something" => val2
    case ("something", _, _, _ ) => func(E)
    case _ => val3
  }