sparksql添加空值列
时间: 2023-09-19 18:10:18 浏览: 43
要在Spark SQL中添加一个空值列,您可以使用SELECT语句并使用null作为列的值。例如,以下是如何在名为my_table的表中添加一个名为new_column的空值列的示例:
```
SELECT *, null as new_column FROM my_table
```
在这个例子中,SELECT * 选择了my_table中的所有列,然后使用null作为值添加了一个名为new_column的新列。
相关问题
Scala 上删除空值列
在Scala中,可以使用DataFrame API中的`drop`方法删除空值列。以下是一个简单的例子:
```
val df = Seq((1, "John", null), (2, "Alice", "female"), (3, "Bob", "male")).toDF("id", "name", "gender")
val colsToRemove = df.columns.filter(c => df.select(c).na.drop().isEmpty)
val dfWithoutNullCols = df.drop(colsToRemove: _*)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个包含三列的DataFrame。然后,我们使用`filter`和`na.drop`方法来确定哪些列包含空值。最后,我们使用`drop`方法删除包含空值的列,得到一个不包含空值列的新DataFrame。
请注意,空值列的确定方式可能因数据集的不同而异,你需要根据自己的情况进行调整。
python删除全部空值列
我们可以使用 pandas 库中的 dropna 函数来删除全部为空的列。具体实现如下:
```python
import pandas as pd
# 创建包含空值列的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [None, None, None, None],
'C': [3, None, 5, 6],
'D': [None, 7, None, 9]})
# 删除全部为空的列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)
```
在上述代码中,我们使用 pd.DataFrame 函数创建一个包含空值列的数据框。接着,我们使用 dropna 函数删除全部为空的列。其中,axis=1 表示按列进行操作,how='all' 表示只删除全部为空的列,inplace=True 表示直接修改原数据框。