在 Spark 中删除空白行或半空半空行答案

【问题标题】：Removing blank rows or rows with half blank and half null in Spark在 Spark 中删除空白行或半空半空行
【发布时间】：2018-01-04 16:36:33
【问题描述】：

我有一个 Spark 数据框

id    name    address 
 1    xyz      nc
     null          
 ..blank line....
 3    pqr     stw

我需要从数据框中删除第 2 行和第 3 行并需要以下输出

id    name    address 
 1    xyz      nc
 3    pqr     stw

我尝试过使用

df1.filter(($"id" =!= "") && ($"id".isNotNull)).filter(($"name" =!= "") && ($"name".isNotNull))

但是在这里我需要通过在列上迭代列来为每一列执行此操作，有没有一种方法可以在整个行级别上执行此操作，而不是通过迭代列。

【问题讨论】：

查看THIS 问题以遍历数据框中的所有列。
How to Iterate each column in a Dataframe in Spark Scala的可能重复
@Jeremy 我可以遍历列...我正在寻找一种转换，它可以在行基础上删除而不是在单个列上进行迭代。
有没有更好的方式来表示..blank line....？是null, null, null吗？因此，您的问题有点不清楚。

标签： scala apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

你可以使用以下逻辑

import org.apache.spark.sql.functions._
def filterEmpty = udf((cols: mutable.WrappedArray[String]) => cols.map(_.equals("")).contains(true))

df.na.fill("").filter(filterEmpty(array("id", "name", "address")) =!= true).show(false)

其中filterEmpty 是udf 函数，如果任何列包含空值，则返回true。

na.fill("") 将所有 null 值替换为数据框中的空值。

和filter 函数过滤掉不必要的行。

希望回答对你有帮助

【讨论】：