本文简要介绍 pyspark.sql.Column.isNotNull 的用法。 用法: Column.isNotNull()如果当前表达式不为空,则为真。例子:>>> from pyspark.sql import Row >>> df = spark.createDataFrame([Row(name='Tom', height=80), Row(name='Alice', height=None)]) >>> df.filter(df.height.isNotNull())....
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) 输出结果如...
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. 22.isNull为空判断 如果当前表达式为空,则为True。 df = ...
PySpark 列的isNull()方法标识值为空的行。 返回值 PySpark 列 (pyspark.sql.column.Column)。 例子 考虑以下PySpark DataFrame: df = spark.createDataFrame([["Alex",25], ["Bob",30], ["Cathy",None]], ["name","age"]) df.show() +---+---+ | name| age| +---+---+ | Alex|25| ...
4.pyspark.sql.Column(jc):DataFrame的一列 # 1. Select a column out of a DataFrame df.colName df["colName"] # 2. Create from an expression df.colName + 1 1 / df.colName 4.1.alias(*alias):使用新名称返回此列的别名 >>> df.select(df.age.alias("age2")).collect()[Row(age2=2)...
在pyspark中,过滤非空值和空白可以使用filter函数结合isNull和isNotBlank等函数来实现。 1. 非空值过滤: 非空值是指字段不为null的情况,可以使用isNull函数...
Column.isNotNull() # 筛选非空的行 Column.isNull() Column.isin(*cols) # 返回包含某些值的行 df[df.name.isin("Bob", "Mike")].collect() Column.like(other) # 返回含有关键词的行 Column.when(condition, value) # 给True的赋值 Column.otherwise(value) # 与when搭配使用,df.select(df.name,...
So I cannot query using column names. Each row in this pySpark dataframe has 1 "non null value". How do i create a new column which only has this 1 non null value? I have shared a sample below where "new_column" is the column I would like to create. Any help is ...
If you want to filter out records having None value in column then see below example: df=spark.createDataFrame([[123,"abc"],[234,"fre"],[345,None]],["a","b"]) Now filter out null value records: df=df.filter(df.b.isNotNull()) df.show() If you want to remove those recor...
如果你想选择至少有一个非空值的行,可以使用isNotNull函数的|操作符: 代码语言:txt 复制 # 选择至少有一个非空值的行 filtered_df = df.filter(col("Name").isNotNull() | col("Age").isNotNull() | col("Job").isNotNull()) filtered_df.show() 输出结果为: 代码语言:txt 复制 +---...