如何在spark scala Dataframe中找到所有值都为null或NA值的列的列表？

在Spark Scala中，可以使用isNull和isNan函数来判断DataFrame中的值是否为null或NA。以下是找到所有值都为null或NA的列的列表的方法：

1. 导入必要的Spark包：

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

1. 使用columns方法获取DataFrame的所有列名：

val allColumns = df.columns

1. 使用select和agg函数来查找所有值都为null或NA的列：

val nullColumns = df.select(allColumns.map(c => sum(col(c).isNull || col(c).isNaN).alias(c)): _*)
  .agg(expr("concat_ws(',', collect_set(col)) as null_columns"))
  .as[String]
  .first()
  .getString(0)
  .split(",")

解释一下上述代码的步骤：

• df.select(allColumns.map(c => sum(col(c).isNull || col(c).isNaN).alias(c)): _*)：对每一列应用isNull和isNaN函数，将结果求和，并使用列名作为别名。
• .agg(expr("concat_ws(',', collect_set(col)) as null_columns"))：将每一列的结果进行合并，使用逗号分隔。
• .as[String].first().getString(0).split(",")：将合并后的结果转换为字符串，并按逗号分割为列名的数组。

最终，nullColumns将包含所有值都为null或NA的列的列表。

请注意，这只是一种方法，可能不适用于所有情况。根据具体的数据和需求，可能需要进行适当的调整。

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