Java 如何使用Spark更改所有数据集中的非数值？

我使用的数据集有很多列，这个数据集有？在所有数据集中。我想用Spark（Java）来改变？到0。到目前为止，我只能用一个专栏来做这件事，但我想在任何地方都做：

    Dataset<Row> csvData = spark.read()
            .option("header", false)
            .option("inferSchema", true)
            .option("maxColumns", 50000)
            .csv("src/main/resources/K9.data");

    csvData = csvData.withColumn("_c5409", when(col("_c5409").isNull(),0).otherwise(col("_c5409")) )
        .withColumn("_c0", when(col("_c0").equalTo("?"),0).otherwise(col("_c0")) );

Dataset csvData=spark.read（）
.选项（“标题”，false）
.option（“推断模式”，true）
.选项（“maxColumns”，50000）
.csv（“src/main/resources/K9.data”）；
csvData=csvData.withColumn（“\u c5409”），当（col（“\u c5409”）.isNull（）时为0。否则为（col（“\u c5409”））
.with列（“\u c0”，当（col（“\u c0”）。equalTo（“？”，0）。否则（col（“\u c0”））；

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也许这有一个简单的解决方案，我是Java和Spark的新手：）

您可以使用when创建列列表，并在select中使用它来处理复杂的if和else情况

List<org.apache.spark.sql.Column> list = new ArrayList<org.apache.spark.sql.Column>();
for( String col : csvData.columns()){
    list.add(when(csvData.col(col).isNull(),0).otherwise(csvData.col(col)).alias(col));
}
csvData = csvData.select(list.toArray(new org.apache.spark.sql.Column[0]));

csvData = csvData.na().fill(0, df.columns());