idea删除最后为空值的两列

您可以使用以下代码来删除最后两列为空值的列：

int lastColIndex = sheet.getRow(0).getLastCellNum() - 1;
for(int i=lastColIndex; i>=lastColIndex-1; i--){
    boolean columnEmpty = true;
    for(int j=0; j<=sheet.getLastRowNum(); j++){
        if(sheet.getRow(j).getCell(i) != null && sheet.getRow(j).getCell(i).getCellType() != Cell.CELL_TYPE_BLANK){
            columnEmpty = false;
            break;
        }
    }
    if(columnEmpty){
        for(int j=0; j<=sheet.getLastRowNum(); j++){
            sheet.getRow(j).removeCell(sheet.getRow(j).getCell(i));
        }
    }
}

这段代码假定您使用的是 Apache POI 这个库，并且您已经将您的 Excel 文件读入了 `sheet` 对象中。

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用sparkSQL进行编程，完成以下要求，读取restaurant.csv 数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行

以下是一个使用Spark SQL进行编程的例子，实现读取restaurant.csv数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行的要求：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
        .appName("SparkSQL Example")
        .master("local")
        .getOrCreate()

// 读取CSV文件
val restaurantDF = spark.read
        .format("csv")
        .option("header", "true")
        .option("inferSchema", "true")
        .load("path/to/restaurant.csv")

// 删除最后两列为空的列
val colsToRemove = restaurantDF.columns.takeRight(2)
val restaurantDFWithoutCols = restaurantDF.drop(colsToRemove: _*)

// 删除含有空值的行
val restaurantDFWithoutNullRows = restaurantDFWithoutCols.na.drop()

// 显示结果
restaurantDFWithoutNullRows.show()

在这个例子中，我们首先使用`SparkSession`对象创建一个Spark SQL的上下文环境。然后，我们使用`read`方法读取CSV文件，并使用`drop`方法删除最后两列为空的列。接着，我们使用`na.drop`方法删除含有空值的行。最后，我们使用`show`方法显示结果。

请注意，你需要根据自己的情况修改CSV文件的路径和删除空值列的方式。

用sparkSQL进行编程，完成以下要求，读取restaurant.csv 数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行。筛选出口味评分大于7分的数据。统计各类别餐饮店点评数，并按降序排列。

好的，以下是代码实现：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import desc

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("restaurant").getOrCreate()

# 读取CSV数据
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/restaurant.csv")

# 删除最后两列为空的列
df = df.dropna(subset=["last_column_name", "second_last_column_name"])

# 删除含有空值的行
df = df.dropna()

# 筛选出口味评分大于7分的数据
df = df.filter(df.taste_score > 7)

# 统计各类别餐饮店点评数
count_by_category = df.groupBy("category").count()

# 按降序排列
count_by_category = count_by_category.orderBy(desc("count"))

# 展示结果
count_by_category.show()

请将代码中的 `path/to/restaurant.csv` 替换为实际的数据文件路径。