用Scala语言过滤spark dataframe某一列不含0.0的数据
时间: 2024-03-31 08:33:55 浏览: 239
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
spark Mlib 转换Dataframe
在Spark MLlib中,可以使用`org.apache.spark.ml.feature`包中的转换器将数据集转换为DataFrame。以下是一个示例,展示如何从MLlib的`LabeledPoint`数据集转换为DataFrame:
```scala
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.ml.feature.LabeledPoint => MLLib中的LabeledPoint和DataFrame中的LabeledPoint类名相同,需要进行别名处理
// 创建一个LabeledPoint数据集
val data = sc.parallelize(Seq(
LabeledPoint(0.0, Vectors.dense(1.0, 2.0, 3.0)),
LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(4.0, 5.0, 6.0)),
LabeledPoint(0.0, Vectors.dense(7.0, 8.0, 9.0))
))
// 将LabeledPoint数据集转换为DataFrame
val df = data.toDF("label", "features")
```
在上述示例中,我们首先创建了一个MLlib的`LabeledPoint`数据集。然后,我们使用`toDF()`方法将其转换为一个DataFrame,使用"label"和"features"作为列名。
需要注意的是,转换器还有很多其他的选项和参数,可以根据具体的需求进行调整和配置。详情请参考Spark官方文档。
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