这不是很复杂。正如您所提到的，您可以简单地按“c1”分组，并按索引聚合数组索引的值。
我们先生成一些数据：

val df = spark.range(6)
    .select('id % 3 as "c1",
            array((1 to 5).map(_ => floor(rand * 10)) : _*) as "Value")
df.show()
+---+---------------+
| c1|          Value|
+---+---------------+
|  0|[7, 4, 7, 4, 0]|
|  1|[3, 3, 2, 8, 5]|
|  2|[2, 1, 0, 4, 4]|
|  0|[0, 4, 2, 1, 8]|
|  1|[1, 5, 7, 4, 3]|
|  2|[2, 5, 0, 2, 2]|
+---+---------------+

然后我们需要对数组的值进行迭代，以便对它们进行聚合。这与我们创建它们的方式非常相似：

val n = 5 // if you know the size of the array
val n = df.select(size('Value)).first.getAs[Int](0) // If you do not
df
    .groupBy("c1")
    .agg(array((0 until n).map(i => sum(col("Value").getItem(i))) :_* ) as "Value")
    .show()
+---+------------------+
| c1|             Value|
+---+------------------+
|  0|[11, 18, 15, 8, 9]|
|  1|  [2, 10, 5, 7, 4]|
|  2|[7, 14, 15, 10, 4]|
+---+------------------+