Spark：有条件地将 col1 值替换为 col2 [重复]答案

【问题标题】：Spark: Conditionally replace col1 value with col2 [duplicate]Spark：有条件地将 col1 值替换为 col2 [重复]
【发布时间】：2018-10-31 02:16:23
【问题描述】：

我有一个已加入旧数据和更新数据的数据框：

我想折叠此数据，以便当 model_update 列中的非空值可用时，它会替换同一行中的模型列值。如何做到这一点？

数据框：

+----------------------------------------+-------+--------+-----------+------------+
|id                                      |make   |model   |make_update|model_update|
+----------------------------------------+-------+--------+-----------+------------+
|1234                                    |Apple  |iphone  |null       |iphone x    |
|4567                                    |Apple  |iphone  |null       |iphone 8    |
|7890                                    |Apple  |iphone  |null       |null        |
+----------------------------------------+-------+--------+-----------+------------+

理想结果：

+----------------------------------------+-------+---------+
|id                                      |make   |model    |
+----------------------------------------+-------+---------|
|1234                                    |Apple  |iphone x |
|4567                                    |Apple  |iphone 8 |
|7890                                    |Apple  |iphone   |
+----------------------------------------+-------+---------+

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark conditional pyspark-sql

【解决方案1】：

使用合并。

df=df.withColumn("model",coalesce(col("model_update"),col("model")))

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个快速的解决方案：

val df2 = df1.withColumn("New_Model", when($"model_update".isNull ,Model)
                                  .otherwise(model_update))

其中 df1 是您的原始数据框。

【讨论】：