用spark处理数据，遇到空值用前一个填充

在Spark中，你可以使用`fill()`函数来填充空值。如果要使用前一个非空值进行填充，可以使用窗口函数`last()`。以下是一个使用Spark SQL的示例代码：

SELECT 
  col1, 
  last(col2, true) OVER (ORDER BY col1) AS col2
FROM 
  my_table

在这个例子中，`col1`是用于排序的列，`col2`是要填充的列。`last()`函数的第二个参数设置为`true`，表示使用前一个非空值进行填充。函数`OVER()`用于指定窗口，这里是按`col1`列排序的窗口。

你可以将这个示例代码应用到你自己的数据集，并修改列名和表名以适应你的情况。

相关问题

spark读取数据去掉空值

在Spark中，可以使用策略来处理空值。根据引用中提到的策略，你可以使用以下方法来读取数据并去掉空值：

1. 使用`drop()`函数来删除包含空值的行：

df.dropna()

2. 使用`fillna()`函数来填充空值，可以根据需要选择合适的策略。例如，使用`max`策略将空值填充为列中的最大值：

df.fillna('max')

3. 如果需要自定义填充内容，可以使用`fillna()`函数，并指定自定义的值，例如`spec`策略：

df.fillna('custom_value')

以上是处理空值的常用方法，你可以根据具体需求选择适合的方法来去掉空值。<em>1</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [spark业务开发-空值处理](https://blog.csdn.net/w757227129/article/details/122494557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

spark-sql 对空值处理

Spark SQL 在处理空值时可以使用以下函数：

1. `coalesce`: 如果参数中有非空值，则返回第一个非空值，否则返回 `null`。

2. `nvl` 和 `nvl2`: 如果第一个参数为 `null`，则返回第二个参数，否则返回第一个参数。`nvl2` 还有第三个参数，表示如果第一个参数不为 `null`，则返回第二个参数，否则返回第三个参数。

3. `ifnull` 和 `nullif`: `ifnull` 接收两个参数，如果第一个参数不为 `null`，则返回第一个参数，否则返回第二个参数。`nullif` 接收两个参数，如果两个参数相等，则返回 `null`，否则返回第一个参数。

4. `when` 和 `otherwise`: `when` 可以根据条件返回不同的值，`otherwise` 表示默认情况下的返回值。

5. `drop` 和 `fillna`: `drop` 可以删除包含 `null` 值的行或列，`fillna` 可以用指定的值或策略填充 `null` 值。

例如，使用 `coalesce` 函数处理空值：

SELECT coalesce(name, 'Unknown') FROM people;

如果 `name` 字段有值，则返回该值，否则返回 `'Unknown'`。