如果包含 null 值,则说明原列中存在非数字值。 以下是一个示例代码: python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, cast from pyspark.sql.types import IntegerType, DoubleType # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Check Numeric Column").getOr...
如果未调用Column.otherwise(),则对于不匹配的条件将返回None df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+# 查询条件进行筛选,当when不配合otherwise 默认使用null代替df.select...
df.select(col("column_name")) # 重命名列 df.select(col("column_name").alias("new_column_name")) 2.字符串操作 concat:连接多个字符串。 substring:从字符串中提取子串。 trim:去除字符串两端的空格。 ltrim:去除字符串左端的空格。 rtrim:去除字符串右端的空格。 upper/lower:将字符串转换为大写/小写。
SELECT*FROMtable_nameWHEREcolumn_nameISNOTNULL 1. 验证测试 处理缺失值后的一个重要步骤是验证数据的完整性,确保在后续分析和建模的过程中不会因为缺失值造成Errors。可以通过写简单的单元测试用例来进行验证: deftest_no_nulls():df=df_filled.na.drop()assertdf.filter(df.column_name.isNull()).count()=...
Column.isNotNull() → pyspark.sql.column.Column 1. 如果当前表达式不为空,则为True。 df = spark.createDataFrame([Row(name='Tom', height=80), Row(name='Alice', height=None)]) df.filter(df.height.isNotNull()).collect() 1. 2. ...
from pyspark.sql.functions import col,column df.filter(col('Value').isNull()).show(truncate=False) df.filter(column('Value').isNull()).show(truncate=False) df.where(col('Value').isNotNull()).show(truncate=False) df.where(column('Value').isNotNull()).show(truncate=False) ...
filter(col("column_name").isNotNull()) # 显示处理后的数据 df.show() 常见错误信息及解决方法 None.None错误:通常是由于某些操作返回了None,而你尝试对其进行进一步操作导致的。确保所有操作都正确处理了可能的空值情况。 列名错误:确保你使用的列名与Parquet文件中的列名完全匹配。 数据类型错误:确保你在访问...
col alias column from pyspark.sql.functions import col 以下是一些 col() 函数的常见用法示例: 1、选择列: df.select(col("column_name")) 2、进行条件过滤: df.filter(col("column_name") > 5) 3、创建新列: df.withColumn("new_column", col("column1") + col("column2")) 4、嵌套函数调用:...
null_count = df.filter(col("occupation").isNull()).count() print(f"Null values in 'occupation' column: {null_count}") # 或者使用 sum 和 isNull 函数来计算空值数量 null_count_sum = df.select(sum(col("occupation").isNull().cast("int"))).collect()[0][0] print(f"Null values ...
df = df.filter(df['column_name'].isNotNull() & (df['column_name'].cast('int').isNotNull())) 这段代码将删除column_name列中的空值和无法转换为整数的值。 替换(Replace)替换操作可以帮助我们将数据中的特定值替换为其他值。例如,我们可以使用replace()函数将字符串中的特定字符或子串替换为其他字符...