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使用spark.read.csv处理空值&结果总是获取字符串类型

使用Spark.read.csv处理空值的方法:

在Spark中,可以使用spark.read.csv()函数读取CSV文件,并对空值进行处理。具体的处理方法如下:

  1. 导入相关的Spark库:
代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
  1. 创建一个SparkSession对象:
代码语言:txt
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val spark = SparkSession.builder()
  .appName("CSV Processing")
  .getOrCreate()
  1. 使用spark.read.csv()函数读取CSV文件:
代码语言:txt
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val df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv")
  1. 处理空值:
  • 删除包含空值的行:
代码语言:txt
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val dfWithoutNulls = df.na.drop()
  • 填充空值:
代码语言:txt
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val dfFilledNulls = df.na.fill("N/A")

可以根据需求选择删除包含空值的行或填充空值。填充空值时,可以使用不同的值进行填充。

  1. 将结果转换为字符串类型:

如果希望将结果中的所有列都转换为字符串类型,可以使用.cast()函数将每列的数据类型转换为字符串类型。以下是一个示例:

代码语言:txt
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val dfAsString = dfWithoutNulls.columns.foldLeft(dfWithoutNulls) { (acc, col) =>
  acc.withColumn(col, col(col).cast("string"))
}

此代码将遍历所有列,并使用.cast("string")将每列的数据类型转换为字符串类型。

完整代码示例:

代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("CSV Processing")
  .getOrCreate()

val df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv")

val dfWithoutNulls = df.na.drop()

val dfFilledNulls = df.na.fill("N/A")

val dfAsString = dfWithoutNulls.columns.foldLeft(dfWithoutNulls) { (acc, col) =>
  acc.withColumn(col, col(col).cast("string"))
}

至于结果总是获取字符串类型的问题,可以通过将所有列的数据类型转换为字符串类型来解决,如上面代码示例中的dfAsString部分所示。

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