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我正在尝试像这样计算 DataFrame 中列中的空值:
df.filter((df(colname) === null) || (df(colname) === "")).count()
在 colname 中有列的名称。如果列类型为字符串，则此方法工作正常，但如果列类型为整数且存在一些空值，则此代码始终返回 0。为什么会这样？如何更改它以使其工作？
最佳答案
正如在 df.filter((df(colname) === null) || (df(colname) === "")).count() 适用于String 数据类型，但测试表明未处理 null。
@Psidom 的回答处理 null 和 empty 但不处理 NaN。
检查 .isNaN 应该可以处理所有三种情况
df.filter(df(colName).isNull || df(colName) === "" || df(colName).isNaN).count()
关于scala - 计算 Spark (Scala) 中数据框列中的空值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44329398/
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