pyspark 无法停止将空字符串读取为 null (spark 3.0)答案

【问题标题】：pyspark can't stop reading empty string as null (spark 3.0)pyspark 无法停止将空字符串读取为 null (spark 3.0)
【发布时间】：2021-05-24 14:05:37
【问题描述】：

我有一个这样的 csv 数据文件（^ 作为分隔符）：

ID	name	age
0
1	Mike	20

当我这样做时

df = spark.read.option("delimiter", "^").option("quote","").option("header", "true").option(
        "inferSchema", "true").csv(xxxxxxx)

spark 会将第 0 行之后的第 2 列默认为空

df.show():

ID	name	age
0	null	null
1	Mike	20

如何阻止 pyspark 将数据读取为 null 但只是空字符串？

我已经尝试在最后添加一些选项

1,option("nullValue", "xxxx").option("treatEmptyValuesAsNulls", False)
2,option("nullValue", None).option("treatEmptyValuesAsNulls", False)
3,option("nullValue", None).option("emptyValue", None)
4,option("nullValue", "xxx").option("emptyValue", "xxx")

但是无论我做什么 pyspark 仍然将数据读取为 null.. 有没有办法让 pyspark 按原样读取空字符串？

谢谢

【问题讨论】：

标签： apache-spark pyspark apache-spark-sql null

【解决方案1】：

看起来自Spark Version 2.0.1 以来的空值被视为空值。实现结果的一种方法是使用df.na.fill(...)：

df = spark.read.csv('your_data_path', sep='^', header=True)
# root
#  |-- ID: string (nullable = true)
#  |-- name: string (nullable = true)
#  |-- age: string (nullable = true)

# Fill all columns
# df = df.na.fill('')

# Fill specific columns
df = df.na.fill('', subset=['name', 'age'])

df.show(truncate=False)

输出

+---+----+---+
|ID |name|age|
+---+----+---+
|0  |    |   |
|1  |Mike|20 |
+---+----+---+

【讨论】：