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]
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