Spark_UDF处理缺失值或空值

在Apache Spark中，处理空值（null）是一个常见的需求，尤其是在使用用户定义的函数（UDF）时。

1. 在UDF内部检查空值：在UDF中，你应该检查输入值是否为空，并相应地处理。例如，如果输入为空，你可以返回一个默认值或者空值。
   from pyspark.sql.functions import udf
   from pyspark.sql.types import StringType

def custom_transformation(value):
if value is None:
return “default_value” # 或者 None，取决于你的需求
else:
# 应用你的自定义转换逻辑
return transformed_value

custom_udf = udf(custom_transformation, StringType())

2. 使用Spark SQL函数进行条件处理：在应用UDF之前，你可以使用Spark SQL的内置函数来检查空值，并条件性地应用UDF。
   from pyspark.sql.functions import when, col

df = df.withColumn(“new_column”, when(col(“column”).isNotNull(), custom_udf(col(“column”))).otherwise(None))

3. 使用Scala编写UDF时处理空值：在Scala中，你可以使用模式匹配或者Option类来处理空值。
   def toLowerCase(s: String): String = {
   if (s == null) null else s.toLowerCase
   }

val toLowerCaseUDF = udfOption[String], String</