如何使用"when“语句填充Spark上的空值

在Spark中，可以使用"when"语句来填充空值。"when"语句是Spark SQL中的条件表达式，可以根据条件进行不同的操作。

下面是使用"when"语句填充Spark上的空值的步骤：

1. 导入必要的Spark库和函数：

import org.apache.spark.sql.functions._

1. 使用"when"语句填充空值：

val filledDF = originalDF.withColumn("column_name", when(col("column_name").isNull, "填充值").otherwise(col("column_name")))

其中，"column_name"是需要填充空值的列名，"填充值"是你希望填充的具体值。

1. 如果需要填充多个列的空值，可以按照上述步骤对每个列进行填充。
2. 如果需要填充的值是根据其他列的值进行计算得出的，可以在"when"语句中使用其他列的值进行计算。

下面是一个完整的示例代码：

import org.apache.spark.sql.functions._

val originalDF = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path_to_file.csv")

val filledDF = originalDF.withColumn("column_name", when(col("column_name").isNull, "填充值").otherwise(col("column_name")))

filledDF.show()

在这个示例中，我们首先导入了必要的Spark库和函数。然后，使用"spark.read.format"方法加载了一个CSV文件，并将其保存到一个DataFrame中。接下来，使用"withColumn"方法和"when"语句对指定的列进行空值填充。最后，使用"show"方法展示填充后的DataFrame。

需要注意的是，以上示例中的代码是使用Scala语言编写的，如果你使用其他编程语言如Python，可以相应地调整代码。

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