我有一個(gè)Spark數(shù)據(jù)集：+----------+-----+----+|      Date|Value|Name|+----------+-----+----+|2013-02-08|14.75| AAL||2013-02-11|14.46| AAL||2013-02-12|19.27| AAL||2013-02-11|13.66| FIN||2013-02-12|16.99| FIN|+----------+-----+----+我想按以下方式計(jì)算后幾天的差額：+----------+-----+----+|      Date| Diff|Name|+----------+-----+----+|2013-02-11| 0.29| AAL||2013-02-12| 4.81| AAL||2013-02-12| 3.33| FIN|+----------+-----+----+我看到它是可以實(shí)現(xiàn)的Scala中提到這里很容易。有沒(méi)有辦法用Java做到這一點(diǎn)？我正在嘗試類(lèi)似的方法，但是對(duì)我來(lái)說(shuō)真的沒(méi)有意義：WindowSpec windowSpec = Window.partitionBy("Name").orderBy("Date");modifiedDF = modifiedDF.withColumn("Diff", df.col("Value") - when((lag("Value", 1).over(windowSpec)).isNull(), 0).otherwise(lag("Value", 1).over(windowSpec)))        .show(false);Java抱怨說(shuō)減法運(yùn)算符不能應(yīng)用于“ org.apache.spark.sql.Column”類(lèi)型。但是，我確實(shí)看到了.divide()實(shí)現(xiàn)的方法org.apache.spark.sql.functions，因此，以下工作正常：modifiedDF = modifiedDF.withColumn("Diff", modifiedDF.col("Value").divide(when((lag("Value", 1).over(windowSpec)).isNull(), 0).otherwise(lag("Value", 1).over(windowSpec))));我有兩個(gè)問(wèn)題：1）這是正確的方法嗎？2）如果是，為什么在.subtract中沒(méi)有實(shí)現(xiàn) org.apache.spark.sql.functions