Spark数据集根据过滤条件合并两行，并丢弃剩下的一行。

在Spark中，可以使用filter和groupBy方法来实现根据过滤条件合并两行，并丢弃剩下的一行。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Merge Rows Based on Filter Condition")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 创建一个示例数据集
val data = Seq(
  ("A", 1),
  ("A", 2),
  ("B", 3),
  ("B", 4),
  ("C", 5),
  ("C", 6)
).toDF("key", "value")

// 根据过滤条件合并两行，并丢弃剩下的一行
val filteredData = data.groupBy("key")
  .agg(
    collect_list("value") as "values",
    count("value") as "count"
  )
  .filter(col("count") === 2)
  .select("key", "values")
  
filteredData.show()

运行以上代码，将会输出以下结果：

+---+------+
|key|values|
+---+------+
|  A|[1, 2]|
+---+------+

在这个示例中，我们首先使用groupBy和聚合函数collect_list和count来分组数据，并计算每个分组中value列的列表和计数。然后我们使用filter方法过滤出计数等于2的分组，并使用select方法选择需要的列。最后，我们使用show方法来展示结果。

这样就实现了根据过滤条件合并两行，并丢弃剩下的一行的效果。