scala - 如何在Dataframe上使用Spark中DataFrameNaFunctions类提供的函数？

Question

我有一个数据框，并且我想在该数据框上使用的 replace()函数之一
org.apache.spark.sql.DataFrameNaFunctions 函数。

问题:我没有在数据框实例的智能(建议)中使用这些方法。我显式导入了该类。

我找不到任何可以使我示范如何使用这些功能或如何将数据帧转换为DataFrameNaFunctions类型的东西。

我尝试使用asInstanceof[]方法强制转换它，但它引发异常。

Answer 1

这可能有点令人困惑，但说实话，这非常简单。这是一个小例子:

scala> val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header","true").option("inferSchema","true").load("na_test.csv")
// df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]

scala> df.show()
// +-----+----+
// | name| age|
// +-----+----+
// |alice|  35|
// |  bob|null|
// |     |  24|
// +-----+----+

scala> df.na.fill(10.0,Seq("age"))
// res4: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]

// scala> df.na.fill(10.0,Seq("age")).show
// +-----+---+
// | name|age|
// +-----+---+
// |alice| 35|
// |  bob| 10|
// |     | 24|
// +-----+---+

scala> df.na.replace("age", Map(35 -> 61,24 -> 12))).show()
// +-----+----+
// | name| age|
// +-----+----+
// |alice|  61|
// |  bob|null|
// |     |  12|
// +-----+----+

要访问 org.apache.spark.sql.DataFrameNaFunctions，您可以调用 .na.