在sparkSQL中可以使用什么函数来查找指定列中最小的非空值

在Spark SQL中，可以使用`min()`函数来查找指定列中的最小值，但是`min()`函数会将null值视为最小值，因此不适用于查找最小的非空值。为了查找指定列中最小的非空值，我们可以使用`min()`函数与`coalesce()`函数结合使用。`coalesce()`函数可以接受多个参数，并返回第一个非空值，因此我们可以将`coalesce()`函数的参数设置为需要查找的列，然后将其传递给`min()`函数。例如，假设我们有一个名为`data`的DataFrame，其中包含一个名为`col1`的列，我们可以使用以下代码来查找`col1`列中最小的非空值：

import org.apache.spark.sql.functions.{min, coalesce}

val minNonNullValue = data.select(min(coalesce($"col1", lit(Double.MaxValue)))).first()(0).asInstanceOf[Double]

在这个例子中，我们首先使用`coalesce()`函数将`col1`列中的null值替换为Double.MaxValue，然后将其传递给`min()`函数来查找最小值。最后，我们使用`first()`函数来获取结果DataFrame中的第一行，并使用`(0)`来访问结果中的第一个列，并将其转换为Double类型。

相关问题

列中空值代替的函数

在Python中，可以使用pandas库中的fillna()函数来将DataFrame或Series对象中的空值（NaN）替换为特定的值。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

# 将所有空值替换为0
df.fillna(0, inplace=True)

# 打印替换后的DataFrame
print(df)

输出结果：

     A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  0.0
2  0.0  6.0

在上面的示例中，我们使用fillna()函数将所有空值替换为0，并将结果保存在原始的DataFrame对象中。同样，也可以将空值替换为其它特定的值或使用其他方法填充空值，例如使用前一个或后一个非空值来填充空值。

在dataframe列中删空值

在Python的DataFrame中，空值通常被表示为NaN。要删除DataFrame列中的空值，可以使用dropna()函数。该函数会删除包含空值的整个列。

下面是一个删除空值的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from numpy import nan as NaN

# 创建包含空值的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, NaN, 4, 5],
                   'B': [NaN, NaN, 3, 4, NaN],
                   'C': [NaN, 2, 3, NaN, 5})

# 删除包含空值的列
df = df.dropna(axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将删除包含空值的列，并打印结果。

注意，dropna()函数默认情况下会删除包含任何空值的行或列。如果只想删除包含全部空值的行或列，可以使用how参数来指定删除条件。例如，如果想删除包含全部空值的列，可以使用df.dropna(axis=1, how='all')。