在scala里面怎么去删除csv后面空值的列表

在 Scala 中，可以使用以下代码删除 CSV 文件中的所有空值行：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder().appName("RemoveEmptyRows").getOrCreate()

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

// 删除所有包含空值的行
val dfWithoutEmptyRows = df.na.drop()

// 保存结果
dfWithoutEmptyRows.write.format("csv").save("path/to/output/folder/")

在上述代码中，`df.na.drop()` 方法用于删除所有包含空值的行。然后，将结果保存到输出文件夹中。

如果你只是想删除某些特定列中的空值，可以使用 `na.drop(Seq("columnName1", "columnName2"))` 方法，其中 `columnName1` 和 `columnName2` 是要删除空值的列名。

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在scala里面怎么去删除csv含有空值的行

在Scala中，可以使用Spark的DataFrame API和SparkSession来删除CSV中包含空值的行。以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Delete rows with null values in CSV")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

val df = spark.read
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .csv("path/to/csv/file")

val dfWithoutNull = df.na.drop()

dfWithoutNull.write
  .option("header", "true")
  .csv("path/to/output/csv/file")

首先，我们创建了一个SparkSession实例。然后，我们使用DataFrame API读取CSV文件并将其存储在一个DataFrame中。接下来，我们使用`na.drop()`方法删除包含空值的行，并将结果存储在另一个DataFrame中。最后，我们将结果写入到另一个CSV文件中。

请注意，在上面的示例中，我们使用了`option("header", "true")`选项来指示输入CSV文件包含标题行。如果您的CSV文件不包含标题行，则应将此选项设置为`false`。类似地，我们使用了`option("inferSchema", "true")`选项来指示Spark推断数据类型。如果您知道每列的数据类型，则可以手动指定它们，例如：

val schema = StructType(Seq(
  StructField("name", StringType, nullable = false),
  StructField("age", IntegerType, nullable = true),
  StructField("email", StringType, nullable = false)
))

val df = spark.read
  .option("header", "true")
  .schema(schema)
  .csv("path/to/csv/file")

这样，Spark将按照指定的数据类型读取每列，并在遇到类型不匹配的数据时抛出异常。

在scala里面怎么去过滤掉csv含有空值的行

在Scala中，可以使用如下代码过滤掉CSV文件中含有空值的行：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
                .appName("Filter CSV Rows with Null Values")
                .master("local[*]")
                .getOrCreate()

val filePath = "/path/to/your/csv/file"
val df = spark.read.format("csv")
            .option("header", "true")
            .option("inferSchema", "true")
            .option("nullValue", "")
            .load(filePath)

val filteredDf = df.na.drop()

filteredDf.show()

在上述代码中，我们使用了Spark SQL来读取CSV文件，并通过`.option("nullValue", "")`来指定空值的表示方式。然后，使用`.na.drop()`方法来过滤掉含有空值的行，最终得到过滤后的DataFrame。