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如何允许在Spark 2中的数据帧中不接受任何值？

在Spark 2中，可以通过使用filter函数来允许数据帧中不接受任何值。filter函数用于筛选数据帧中满足特定条件的行。如果希望数据帧中不接受任何值，可以使用一个始终为假的条件来过滤数据帧。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个包含整数值的数据帧
data = [(1,), (2,), (3,)]
df = spark.createDataFrame(data, ["value"])

# 过滤数据帧，使其不接受任何值
filtered_df = df.filter("1 = 0")

# 显示过滤后的数据帧
filtered_df.show()

在上述示例中，我们创建了一个包含整数值的数据帧df，然后使用filter函数并传入条件"1 = 0"来过滤数据帧。由于条件始终为假，所以过滤后的数据帧filtered_df不包含任何值。

请注意，这只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体需求来确定如何过滤数据帧。

相关搜索:Scala比较2个Spark数据帧中的值 Spark -如何计算Spark 1.6数据帧中的百分位数？Spark scala在另一个数据帧中查找值 spark scala数据帧中某些特定列的最大值从spark数据帧中的列生成不同的值在R中检查数据帧中的值在Spark Scala中迭代数组的数据帧列数组填充Spark数据帧中的缺失值如何从数据帧中删除任何行中包含特定值的列如何在spark中用scala计算两个数据帧的值

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