将嵌套的空值转换为数据框火花内的空字符串答案

【问题标题】：Converting nested null values to empty strings inside dataframe spark将嵌套的空值转换为数据框火花内的空字符串
【发布时间】：2019-09-18 20:15:31
【问题描述】：

我希望将嵌套在字符串数组中的空值转换为 spark 中的空字符串。数据在数据框中。我计划在使数据帧 null 安全后运行 reduce 函数，不确定这是否有助于回答问题。我正在使用火花 1.6。

架构：

root
|-- carLineName: array (nullable = true)
|    |-- element: string (containsNull = true)

示例输入：

+--------------------+
|carLineName         |
+--------------------+
|[null,null,null]    |
|[null, null]        |
|[Mustang, null]     |
|[Pilot, Jeep]       |

期望的输出：

+--------------------+
|carLineName         |
+--------------------+
|[,,]                | 
|[,]                 |
|[Mustang,]          |
|[Pilot, Jeep]       |

我的尝试：

val safeString: Seq[String] => Seq[String] = s => if (s == null) "" else s
val udfSafeString = udf(safeString)

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark null apache-spark-sql user-defined-functions

【解决方案1】：

UDF 的输入是字符串序列，而不是单个字符串。既然是这种情况，您需要map 覆盖它。你可以这样做：

val udfSafeString = udf((arr: Seq[String]) => {
  arr.map(s => if (s == null) "" else s)
})

df.withColumn("carLineName", udfSafeString($"carLineName"))

【讨论】：