使用spark.read.csv处理空值&结果总是获取字符串类型

使用Spark.read.csv处理空值的方法：

在Spark中，可以使用spark.read.csv()函数读取CSV文件，并对空值进行处理。具体的处理方法如下：

导入相关的Spark库：

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

创建一个SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("CSV Processing")
  .getOrCreate()

使用spark.read.csv()函数读取CSV文件：

val df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv")

处理空值：

删除包含空值的行：

val dfWithoutNulls = df.na.drop()

填充空值：

val dfFilledNulls = df.na.fill("N/A")

可以根据需求选择删除包含空值的行或填充空值。填充空值时，可以使用不同的值进行填充。

将结果转换为字符串类型：

如果希望将结果中的所有列都转换为字符串类型，可以使用.cast()函数将每列的数据类型转换为字符串类型。以下是一个示例：

val dfAsString = dfWithoutNulls.columns.foldLeft(dfWithoutNulls) { (acc, col) =>
  acc.withColumn(col, col(col).cast("string"))
}

此代码将遍历所有列，并使用.cast("string")将每列的数据类型转换为字符串类型。

完整代码示例：

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

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("CSV Processing")
  .getOrCreate()

val df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv")

val dfWithoutNulls = df.na.drop()

val dfFilledNulls = df.na.fill("N/A")

val dfAsString = dfWithoutNulls.columns.foldLeft(dfWithoutNulls) { (acc, col) =>
  acc.withColumn(col, col(col).cast("string"))
}

至于结果总是获取字符串类型的问题，可以通过将所有列的数据类型转换为字符串类型来解决，如上面代码示例中的dfAsString部分所示。