Map<File, Dataset<Row> allWords = ...StructField[] structFields = new StructField[] {        new StructField("word", DataTypes.StringType, false, Metadata.empty()),        new StructField("count", DataTypes.IntegerType, false, Metadata.empty()),        new StructField("files", ???, false, Metadata.empty())};StructType structType = new StructType(structFields);Dataset<Row> allFilesWords = spark.createDataFrame(new ArrayList<>(), structType);for (Map.Entry<File, Dataset<Row>> entry : allWords.entrySet()) {    Integer fileIndex = files.indexOf(entry.getKey());    allFilesWords.unionAll(            allWords.get(entry.getKey()).withColumn("files", ???)    );}在上面給定的代碼中，allWords表示從文件到其字數(shù) ( Row: (string, integer))的映射?，F(xiàn)在，我想將所有文件的結果聚合到一個 DataFrame 中，同時保留提到該單詞的原始文件。由于最后，每個單詞可能在多個文件中都被提到過，因此該files列設計為整數(shù)類型集（假設文件被映射為整數(shù)）。現(xiàn)在，我正在嘗試向allWordsDataFrame添加一個新列，然后使用unionAll將它們?nèi)亢喜⒃谝黄?。但我不知道如何files使用僅包含一個 item 的 set來定義和初始化新列（此處命名）fileIndex。感謝評論中提供的鏈接，我知道我應該使用functions.typedLit但此函數(shù)要求提供第二個參數(shù)，我不知道該提供什么。另外，我不知道如何定義列。最后一件事，提供的鏈接是 Python 中的，我正在尋找 Java API。