我有一个现成的函数用来做一些计算

def calculateFund(cColName: String, inst: Int)(df: DataFrame): DataFrame = {
  val colsToSelect = df.columns.toSeq

  val days = 30
  val cSeq = Seq("c_01", "c_02")

  df
    .withColumn("amount_ta", lit(1.0) - col(cColName))
    .withColumn("high_pmr", round(pow(lit(1.0) + $"funding_ca" + $"funding_pa", lit(1.0/12)) - lit(1.0), 4))
    .withColumn("rate_mpo", $"high_pmr" + lit(1.0))
    .withColumn("amount_pi", $"amount_ta"/lit(inst))
    .withColumn("c_01", lit(-1.0)*when(lit(1) <= lit(inst), (pow($"rate_mpo", (1.0*days-1)/days) - lit(1.0))*$"amount_pi").otherwise(0.0))
    .withColumn("c_02", lit(-1.0)*when(lit(2) <= lit(inst), (pow($"rate_mpo", (2.0*days-1)/days) - lit(1.0))*$"amount_pi").otherwise(0.0))
    .withColumn(cColName, round(cSeq.map(col).reduce(_ + _), 4))
    .select(colsToSelect.map(col):_*)
}

使用函数示例

df.transform(calculateFund("credit_col", 1))

它工作得很好，但我需要更改c_01和c_02中的固定值，并使用Column条件来使用来自名为set_days的列的值

之前：(1.0*days-1)/days)
之后：(1.0*days - $"set_days")/days)

因此，在这个减法中，我尝试使用来自set_days列的值，而不是使用固定的1值
当我尝试像在上面的示例中那样直接放置该列时，我收到了这个错误

error: overloaded method value - with alternatives:
  (x: Double)Double <and>
  (x: Float)Double <and>
  (x: Long)Double <and>
  (x: Int)Double <and>
  (x: Char)Double <and>
  (x: Short)Double <and>
  (x: Byte)Double
 cannot be applied to (org.apache.spark.sql.Column)

我已经尝试在函数调用上设置一个val，但仍然不起作用。有谁能帮帮我吗？