用Scala语言过滤spark dataframe某一列不含0.0的数据
时间: 2024-03-31 15:33:55 浏览: 28
你可以使用`filter`函数结合`!==`操作符来实现过滤某一列不含0.0的数据,具体代码如下:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions.col
val df_filtered = df.filter(col("your_column_name") !== 0.0)
```
其中,`df`为你的DataFrame对象,`your_column_name`为你要过滤的列名。这段代码会返回一个新的DataFrame对象`df_filtered`,其中不包含任何一行的`your_column_name`列值为0.0的数据。
相关问题
scala怎么取出dataframe中某一列的值
您可以使用dataframe的select()函数来选择您需要的列,然后使用collect()函数取出该列的所有值,或者使用first()函数取出该列的第一个值。例如:
```
val columnValues = dataframe.select("columnName").collect().map(_(0).toString)
val firstValue = dataframe.select("columnName").first().getString(0)
```
其中,"columnName"要替换成您需要取出的列名。
spark dataframe 一列分隔多列,一列分隔多行(scala)
1. 一列分隔多列:
可以使用`split`函数将一列中的字符串按照指定的分隔符分割成多列,例如:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = Seq(("a,b,c"), ("d,e,f")).toDF("col1")
val splitDF = df.select(split($"col1", ",").as("col2"))
splitDF.show()
```
输出结果:
```
+---------+
| col2|
+---------+
|[a, b, c]|
|[d, e, f]|
+---------+
```
2. 一列分隔多行:
可以使用`explode`函数将一列中的数组拆分成多行,例如:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = Seq((Seq("a", "b", "c")), (Seq("d", "e", "f"))).toDF("col1")
val explodeDF = df.select(explode($"col1").as("col2"))
explodeDF.show()
```
输出结果:
```
+----+
|col2|
+----+
| a|
| b|
| c|
| d|
| e|
| f|
+----+
```
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