SparkSQL数据为空而引起的show()报错

最新推荐文章于 2023-09-04 16:04:38 发布

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在数据分析中，当DataFrame存在空值时可能会导致`show()`方法报错。为解决此问题，可以使用Pandas或Spark DataFrame的`filter()`函数结合`isNullAt()`方法来过滤掉特定列为空的行。例如，通过`x.filter(!x.isNullAt(1) && x.getDouble(1) < 1995).show(10)`，我们可以确保显示的行在指定列中不为空且满足其他条件。这种方法对于确保数据质量并正确处理数据集非常关键。

为了解决数据为空而引起的show()报错，在过滤时使用 !x.isNullAt(1) 判断是否为空，为空就丢弃

//过滤    .getDouble(1)  1指第几个column，从0开始
    
    DF.filter(x => !x.isNullAt(1) && x.getDouble(1) < 1995).show(10)

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