（https://spark.apache.org/docs/2.1.0/api/java/org/apache/spark/sql/Column.html）の1.DOC解釈
DF（" COLUMNNAME "） // 特定のデータフレームに。
COL（「COLUMNNAMEは」） // 何もまだDATAFRAMEに関連付けられていない一般的なコラムを。
COL（" columnName.field "） // 構造体のフィールドの抽出
COLを（" ` a.column.with.dots`は"）// カラム名に.``エスケープ。
$ 「COLUMNNAME 」 // という名前の列のためのScalaの短い手。
exprの（" A + 1 "// 解析されたSQL式から構成されている列。
点灯（「ABCは」） // リテラル（定数）値を生成列を。
2.パッケージの使用に関連します
輸入spark.implicits._
輸入org.apache.spark.sql.functions._の
輸入org.apache.spark.sql.Column
3.例
スカラ>ヴァルidCol = $ " ID "
idCol：org.apache.spark.sql.ColumnName = IDの
スカラ >ヴァルidCol = COL（" ID " ）
idCol：org.apache.spark.sql.Column = IDの
スカラ >ヴァルidCol =カラム（" ID " ）
idCol：org.apache.spark.sql.Column ID =
スカラ>ヴァルデータセット= spark.range（5）.toDF（" テキスト" ）
データセット：org.apache.spark.sql.DataFrame = [テキスト：BIGINT]
スカラ >ヴァルtextCol = dataset.col（" テキスト" ）
textCol。 org.apache.spark.sql.Column = テキスト
スカラ >ヴァルtextCol = dataset.apply（" テキスト" ）
textCol：org.apache.spark.sql.Column = テキスト
スカラ >ヴァルtextCol =データセット（" テキスト" ）
textCol： org.apache.spark.sql.Column =テキスト