Spark笔记之DataFrameNaFunctions

DataFrameNaFunctions用来对DataFrame中值为null或NaN的列做处理，处理分为三种类型：
drop：根据条件丢弃含有null或NaN的行
fill：根据条件使用指定值填充值为null或NaN的列，相当于设置默认值
replace：根据条件替换列值
下面是针对每种处理方式的详细解释：
package cc11001100.spark.dataset.DataFrameNaFunctionsDemo;

import com.google.common.collect.ImmutableMap;
import org.apache.spark.sql.DataFrameNaFunctions;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.RowEncoder;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * DataFrameNaFunctions对空值的处理主要有三种：
 * drop
 * fill
 * replace
 *
 * @author CC11001100
 */
public class DataFrameNaFunctionsDemo {

	private static Integer randomValue(int n) {
		if (Math.random() < 0.5) {
			return n;
		} else {
			return null;
		}
	}

	public static void main(String[] args) {
		SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local[*]").getOrCreate();

		List<Row> rowList = new ArrayList<>();
		for (int i = 0; i < 100; i++) {
			Row row = RowFactory.create(randomValue(i), randomValue(i));
			rowList.add(row);
		}
		Dataset<Row> nums = spark.createDataset(rowList, RowEncoder.apply(DataTypes.createStructType(new StructField[]{
				DataTypes.createStructField("col_1", DataTypes.IntegerType, true),
				DataTypes.createStructField("col_2", DataTypes.IntegerType, true),
		})));
		nums.show(false);
		DataFrameNaFunctions dataFrameNaFunctions = nums.na();

		/*----------------------------- drop -------------------------------*/

		// 只要某行中有一列是null或NaN即丢掉此行数据，内部调用了drop("any")
		dataFrameNaFunctions.drop().show();
		// 指定丢弃行的方式，any表示行中任意一列是null或NaN即丢弃此行，all表示此行中所有列都是null或NaN才丢弃此行
		dataFrameNaFunctions.drop("any").show();
		// 当某行中的所有列为null或NaN时丢弃掉此行
		dataFrameNaFunctions.drop("all").show();
		// 当某行的指定列为null或any时丢弃掉此行
		dataFrameNaFunctions.drop(new String[]{"col_1", "col_2"}).show();
		// 当某行的指定列任意一个为null或NaN时丢弃掉此行
		dataFrameNaFunctions.drop("any", new String[]{"col_1", "col_2"}).show();
		// 当某行的指定列全部为null或NaN时丢弃掉此行
		dataFrameNaFunctions.drop("all", new String[]{"col_1", "col_2"}).show();
		// 当某行中指定列为null或NaN的数量大于指定值时丢弃掉此行
		dataFrameNaFunctions.drop(1).show();
		dataFrameNaFunctions.drop(1, new String[]{"col_1", "col_2"}).show();

		/*----------------------------- fill -------------------------------*/

		// 使用指定的值填充所有为null或NaN的列s，相当于为所有null或NaN设置默认值
		dataFrameNaFunctions.fill(1L).show();
		dataFrameNaFunctions.fill(0.1).show();
		dataFrameNaFunctions.fill("").show();
		dataFrameNaFunctions.fill(true).show();

		// 当给定的列出现null或NaN值时使用对应值填充，相当于为指定的列设置默认值
		dataFrameNaFunctions.fill(1L, new String[]{"col_1, col_2"}).show();
		dataFrameNaFunctions.fill(0.1, new String[]{"col_1, col_2"}).show();
		dataFrameNaFunctions.fill("", new String[]{"col_1, col_2"}).show();
		dataFrameNaFunctions.fill(true, new String[]{"col_1, col_2"}).show();

		// 传入Map可以为每一列设置不同的值，map的key为列名，值为当key列为null或NaN时要填充的值
		// 要填充的值必须是下列类型之一： `Integer`, `Long`, `Float`, `Double`, `String`, `Boolean`.
		dataFrameNaFunctions.fill(ImmutableMap.of("col_1", "unknown", "col_2", 1.0)).show();

		/*----------------------------- replace -------------------------------*/

		// 当指定列的值为key时，将其替换为value
		dataFrameNaFunctions.replace("col_1", ImmutableMap.of("UNKNOWN", "unnamed")).show();
		dataFrameNaFunctions.replace(new String[]{"col_1", "col_2"}, ImmutableMap.of("UNKNOWN", "unnamed")).show();

	}

}
Spark笔记之DataFrameNaFunctions

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