为什么filter默认删除spark dataframe上的空值？
filter默认删除Spark DataFrame上的空值是因为空值在数据分析和处理过程中常常会引发问题，因此在数据过滤操作中默认将其删除。空值可能会导致计算错误、结果不准确或者影响模型的训练和预测结果。
空值的存在可能是由于数据采集过程中的缺失、数据清洗过程中的处理不当或者其他原因导致的。为了确保数据的准确性和一致性，通常会选择删除包含空值的数据行或者进行适当的处理。
删除空值的操作可以通过Spark DataFrame的filter函数实现。filter函数可以根据指定的条件过滤数据，将满足条件的数据行保留下来，而不满足条件的数据行则被删除。
在Spark中，可以使用isNull或者isNotNull函数来判断某个列是否为空值。例如，可以使用以下代码删除某个列中的空值：
val filteredDF = originalDF.filter(col("column_name").isNotNull)这样就可以得到一个新的DataFrame filteredDF，其中不包含指定列中的空值。
除了删除空值，还可以选择其他处理方式，如填充默认值、插值等。具体的处理方式取决于数据的特点和分析的需求。
对于Spark DataFrame的空值处理，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，如腾讯云数据仓库CDW、腾讯云数据湖DL、腾讯云数据集成服务DIS等，可以帮助用户进行数据的清洗、处理和分析。您可以通过访问腾讯云官网了解更多关于这些产品的详细信息和使用方法。
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