为什么filter默认删除spark dataframe上的空值？

filter默认删除Spark DataFrame上的空值是因为空值在数据分析和处理过程中常常会引发问题，因此在数据过滤操作中默认将其删除。空值可能会导致计算错误、结果不准确或者影响模型的训练和预测结果。

空值的存在可能是由于数据采集过程中的缺失、数据清洗过程中的处理不当或者其他原因导致的。为了确保数据的准确性和一致性，通常会选择删除包含空值的数据行或者进行适当的处理。

删除空值的操作可以通过Spark DataFrame的filter函数实现。filter函数可以根据指定的条件过滤数据，将满足条件的数据行保留下来，而不满足条件的数据行则被删除。

在Spark中，可以使用isNull或者isNotNull函数来判断某个列是否为空值。例如，可以使用以下代码删除某个列中的空值：

val filteredDF = originalDF.filter(col("column_name").isNotNull)

这样就可以得到一个新的DataFrame filteredDF，其中不包含指定列中的空值。

除了删除空值，还可以选择其他处理方式，如填充默认值、插值等。具体的处理方式取决于数据的特点和分析的需求。

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参考链接：

• 腾讯云数据仓库CDW
• 腾讯云数据湖DL
• 腾讯云数据集成服务DIS