在scala里面怎么去删除csv含有空值的行
时间: 2023-12-10 09:38:04 浏览: 27
在Scala中,可以使用Spark的DataFrame API和SparkSession来删除CSV中包含空值的行。以下是一个示例代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Delete rows with null values in CSV")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
val df = spark.read
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.csv("path/to/csv/file")
val dfWithoutNull = df.na.drop()
dfWithoutNull.write
.option("header", "true")
.csv("path/to/output/csv/file")
```
首先,我们创建了一个SparkSession实例。然后,我们使用DataFrame API读取CSV文件并将其存储在一个DataFrame中。接下来,我们使用`na.drop()`方法删除包含空值的行,并将结果存储在另一个DataFrame中。最后,我们将结果写入到另一个CSV文件中。
请注意,在上面的示例中,我们使用了`option("header", "true")`选项来指示输入CSV文件包含标题行。如果您的CSV文件不包含标题行,则应将此选项设置为`false`。类似地,我们使用了`option("inferSchema", "true")`选项来指示Spark推断数据类型。如果您知道每列的数据类型,则可以手动指定它们,例如:
```scala
val schema = StructType(Seq(
StructField("name", StringType, nullable = false),
StructField("age", IntegerType, nullable = true),
StructField("email", StringType, nullable = false)
))
val df = spark.read
.option("header", "true")
.schema(schema)
.csv("path/to/csv/file")
```
这样,Spark将按照指定的数据类型读取每列,并在遇到类型不匹配的数据时抛出异常。