Scala DataFrame，将非空列的值复制到新列中

Scala DataFrame 是 Apache Spark 中用于处理结构化数据的一种数据结构。它提供了一种高级抽象的数据处理接口，类似于关系型数据库中的表格。Scala DataFrame 提供了丰富的操作方法，可以用于数据的转换、过滤、聚合、排序等操作。

在 Scala DataFrame 中，将非空列的值复制到新列中可以通过以下步骤实现：

导入 Spark 相关类和方法：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._

创建 SparkSession 实例：

val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameExample").getOrCreate()

加载数据源创建 DataFrame：

val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/data.csv")

复制非空列的值到新列中：

val nonNullColumns = df.columns.filter(colName => df.filter(col(colName).isNotNull).count() > 0)

nonNullColumns.foreach(colName => {
  df.withColumn(colName + "_copy", col(colName)).na.fill("N/A", Seq(colName + "_copy"))
})

以上代码中，首先使用 filter 方法过滤出非空列的列名，然后使用 foreach 遍历每个非空列，并通过 withColumn 方法复制非空列的值到新列中。na.fill 方法用于将新列中的空值填充为指定的默认值，这里使用 "N/A" 作为默认值。

应用场景：将非空列的值复制到新列中可以用于数据清洗、数据预处理等场景，方便对数据进行进一步的分析和处理。

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