给定一个SparkDataFrame df,我想在某个数值列'values'中找到最大值,并获得达到该值的行。我当然可以这样做:# since I hope I get this done with DataFramepandas.Series/DataFrame和numpy.array的argmax/idxmax方法可以有效地实现这一点(<
我有一个特定的要求,其中我需要检查空的DataFrame。如果为空,则填充默认值。这是我尝试过的,但没有得到我想要的。def checkNotEmpty(df: org.apache.spark.sql.DataFrame, col: String):org.apache.spark.sql.DataFrame =)
val age = checkNotEmpty(w_feature_md.filter("age='22
从MS SQL数据库导入数据时,可能会出现空值。在Spark中,DataFrames能够处理空值。但是,当我尝试将DataFrame转换为强类型Dataset时,收到编码器错误。Int], var b: Option[Int])
def main(args: Array[String]): Unit = { val df =