一.几种查找空值的方法 1.Column方法 column.isNull/column.isNotNull/column.isNaN 2.类sql方法 二.na方法 2.1 na.drop方法 2.1.1 删除所有列的空值以及NaN 2.1.2 删除某一列的空值和NaN 2.1.3 删除某一列的非空非NaN但是值低于10的. 2.2 na.fill方法 2.2.1 填充所有空值的列 2.2.2 对指定的空值进行填充 2.3 na.replace方法 2.3.1 将指定列的指定值替换为对应的值 在

判断某列是否有NaN df['$open'].isnull().any() # 判断open这一列列是否有 NaN 判断某列是否全部为NaN df['$open'].isnull().all() # 判断open列是否全部为NaN df.isnull().all() # 判断某列是否全部为NaN

方法一:利用createDataFrame方法,新增列的过程包含在构建rdd和schema中 方法二:利用withColumn方法,新增列的过程包含在udf函数中 方法三:利用SQL代码,新增列的过程直接写入SQL代码中 方法四:以上三种是增加一个有判断的列,如果想要增加一列唯一序号,可以使用monotonically_increasing_id 代码块: //dataframe新增一列方法1,利用createDataFrame方法 val trdd = input.select(targetC

一.题目描述 在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数.   二.思路解析 此问题使用类似于二分查找的算法.右上角元素(第一行最后一列)的元素是第一个元素与第二行元素构成的递增排序的分割点,因为此元素的左面元素都比此元素小,此元素的下面元素都比此元素大(类似于二分查找中的中点处的元素).所以每次循环,比较目标元素target与右上角元素的大小关系,

版本说明:Spark-2.3.0 使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中,可能会遇到对一列数据拆分为多列,或者把多列数据合并为一列.这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法. 1 DataFrame列数据的合并例如:我们有如下数据,想要将三列数据合并为一列,并以“,”分割 +----+---+-----------+ |name|age| phone| +----+---+-----------+ |Ming| || |hong| || | zhi| ||

Spark 将DataFrame所有的列类型改为double 1.单列转化方法 2.循环转变 3.通过:_* 1.单列转化方法 import org.apache.spark.sql.types._ val data = Array(("1", "2", "3", "4", "5"), ("6", "7", "8", "9",

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dat

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dataframe的强大. 具体示例:为了得到样本均衡的训练集,需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成,因此用到了这

在一个二维数组中(每个一维数组的长度相同),每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序. 请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数. def find(target, array): i = j = len(array[]) - : base = array[i][j] if target == base: return True elif target > base: i += else: j -= return False pri

spark sql 中join的类型 Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 类型 说明 inner join 内连接 left join 左连接 right join 右连接 full join 全连接 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) :

今天本来想写一个spark dataframe unionall的demo,由于粗心报下面错误: Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables with the same number of columns, but the left table has 3 columns and the right has 4; at o

写了个 str ="s"++; 然后出现Nan,找了一会. 收集资料如下判断: 1.判断undefined: 代码如下: <span style="font-size: small;">var tmp = undefined; if (typeof(tmp) == "undefined"){ alert("undefined"); }</span> 说明:typeof 返回的是字符串,有六种可能:&qu

and符号判断多列存在:{   "filter": {     "and": [       {         "exists": {           "field": "sid"         }       },       {         "exists": {           "field": "level"        

Mysql没有直接的语法可以在增加列前进行判断该列是否存在,需要写一个存储过程完成同样任务,下面例子是:在sales_order表中增加一列has_sent列 drop procedure if exists schema_change; delimiter ';;'; create procedure schema_change() begin if exists (select * from information_schema.columns where table_name = 'sal

JavaScript 判断一个数字是否含有小数点,如果含有,则返回该数字:如果不含小数点,则小数点后保留两位有效数字: function hasDot(num){ if(!isNaN(num)){ return ( (num + '').indexOf('.') != -1 ) ? num: num.toFixed(2); } } var num = 16; console.log(hasDot(num)); // 16.00 var num2 = 18.01; console.log(hasD

1.判断undefined: <span style="font-size: small;">var tmp = undefined; if (typeof(tmp) == "undefined"){ alert("undefined"); }</span> 说明:typeof 返回的是字符串,有六种可能:"number"."string"."boolean".&

判断IFeatureClass图形是否含有Z值信息 IFeatureClass featureClass = this.pLayer.FeatureClass; string shapeFieldName = featureClass.ShapeFieldName; if (featureClass.Fields.get_Field(featureClass.FindField(shapeFieldName)).GeometryDef.HasZ) { this.hasZ = true; } 若有

SQL判断某列中是否包含中文字符或者英文字符   [sql]  select * from 表名 where 某列 like '%[吖-座]%'     select * from 表名 where 某列 like '%[a-z]%' 

1.判断undefined: ? 1 2 3 4 var tmp = undefined; if (typeof(tmp) == "undefined"){ alert("undefined"); } 说明:typeof 返回的是字符串,有六种可能:"number"."string"."boolean"."object"."function"."undefi

/** * 判断字符串中是否含有中文 */ public static boolean isCNChar(String s){ boolean booleanValue = false; for(int i=0; i<s.length(); i++){ char c = s.charAt(i); if(c > 128){ booleanValue = true; break; } } return booleanValue; } 如果true,包含中文: 如果false,不包含中文

SQLServer判断指定列的默认值是否存在,并修改默认值 2008年10月21日 星期二 下午 12:08 if exists(select A.name as DefaultName,B.name as TableName from sysobjects A inner join sysobjects B on A.parent_obj = B.id where A.xtype = 'D' and B.xtype = 'U' and B.name = 'test') --在SQLserver