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当spark dataframe中的值为"null“时,如何指定默认值?

在Spark DataFrame中,可以使用na函数来处理空值(null值)。要指定默认值来替换空值,可以使用fillna方法。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的库:import org.apache.spark.sql.functions._
  2. 使用na函数选择特定列,并使用fillna方法指定默认值。 例如,假设DataFrame名为df,包含一个列名为columnName,我们想要将其中的空值替换为默认值defaultVal,则可以使用以下代码:
  3. 使用na函数选择特定列,并使用fillna方法指定默认值。 例如,假设DataFrame名为df,包含一个列名为columnName,我们想要将其中的空值替换为默认值defaultVal,则可以使用以下代码:
  4. 这将返回一个新的DataFrame result,其中所有列的空值都被defaultVal替换。

请注意,这只是使用Spark DataFrame处理空值的一种方法。根据具体需求和业务场景,还可以使用其他方法来处理空值,如删除包含空值的行,使用平均值填充空值等。

关于Spark DataFrame的更多信息和用法,你可以参考腾讯云的文档:

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