小编yoe*_*oel的帖子

我试图将代码分散到单独的文件中以提高可读性，并且遇到了在导入的文件中引用未定义的全局名称的麻烦。是否有比调用时将所有必要的值有意传递给函数更好的解决方案？

我的代码当前是这样的：

#foo.py

import bar

def main():
    a = 1
    b = bar.Bar()
    while True:
        a += 1
        b.incr()
        print a
        print b.c

if __name__ == '__main__':
    main()

#END foo.py

--

#bar.py

class Bar:
    def __init__(self):
        self.c = 0
    def incr(self):
        self.c += a

#END bar.py

它给我NameError：全局名称'a'未定义。我需要像这样重写main（）：

def main():
        b = new bar.Bar()
        while True:
            a += 1
            b.incr(a)
            print a
            print b.c

然后像这样重写incr（）：

def incr(self,a):
            c += a

或者，还有更好的方法？

作为记录，上面的代码被大量抽象。实际的代码包含大量的类和函数，这些类和函数传递许多类型的变量，包括一些大型词典。

提前致谢！

如果我有一个名为df的DataFrame看起来像：

+---+---+
| a1+ a2|
+---+---+
|foo|bar|
|N/A|baz|
+---+---+

我期望从：

val df2 = df.withColumn("a1", when($"a1" == "N/A", $"a2))

df2看起来像：

+---+---+
| a1+ a2|
+---+---+
|foo|bar|
|baz|baz|
+---+---+

但是我得到了：

error: type mismatch;
 found   : Boolean
 required: org.apache.spark.sql.Column

因此，听起来我需要一个在DataFrame的withColumn方法中产生其值的Column方法。

有任何类似的事情，或者其他方法来用当前列的值有条件地填充withColumn的替换参数吗？

如果我有一个名为df的DataFrame看起来像：

+----+----+
|  a1+  a2|
+----+----+
| foo| bar|
| N/A| baz|
|null| etc|
+----+----+

我可以像这样有选择地替换值：

val df2 = df.withColumn("a1", when($"a1" === "N/A", $"a2"))

所以df2看起来像：

+----+----+
|  a1+  a2|
+----+----+
| foo| bar|
| baz| baz|
|null| etc|
+----+----+

但是为什么我不能检查它是否为null，例如：

val df3 = df2.withColumn("a1", when($"a1" === null, $"a2"))

这样我得到：

+----+----+
|  a1+  a2|
+----+----+
| foo| bar|
| baz| baz|
| etc| etc|
+----+----+

编辑：$“ a1” .isNull似乎不起作用。可能是因为我如何构造用于测试的数据框，如下所示？

val schema = StructType(
                StructField("a1", StringType, false) ::
                StructField("a2", StringType, false) :: Nil …