在Spark中，可以使用groupBy和agg函数来按分组选择特定行。以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("GroupBy Example")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 创建示例DataFrame
val df = spark.createDataFrame(Seq(
  ("A", 1),
  ("A", 2),
  ("B", 3),
  ("B", 4),
  ("C", 5)
)).toDF("group", "value")

// 按分组选择特定行
val selectedRows = df.groupBy("group").agg("value" -> "max")

// 显示结果
selectedRows.show()

上述代码中，首先创建了一个包含分组和值两列的DataFrame。然后使用groupBy函数按group列进行分组，然后使用agg函数对value列应用max聚合函数来选择每个分组中的最大值。最后，使用show函数显示结果。

执行上述代码将输出以下结果：

+-----+----------+
|group|max(value)|
+-----+----------+
|    B|         4|
|    A|         2|
|    C|         5|
+-----+----------+

注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的数据和需求进行相应的调整。