df = df.drop(*[col for col in df.columns if df.select(col).dropna().count() == 0]) 这里使用了列表推导式来获取所有空列的列名,并通过drop方法删除这些列。 可选:打印删除空列后的DataFrame: 代码语言:txt 复制 df.show() 完整的代码示例: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import Spa...
In this case, the “Age” column has a null percentage of 0.4, which is greater than the threshold (0.3). So, “Age” is added to the list cols_to_drop. Dropping Columns: df = df.drop(*cols_to_drop) The drop(*cols_to_drop) method drops all columns listed in cols_to_drop. In...
Pyspark DataFrame drop columns问题是指在使用Pyspark进行数据处理时,如何删除DataFrame中的列。 Pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库,它提供了丰富的API和功能,可以方便地进行数据清洗、转换和分析。 要删除DataFrame中的列,可以使用drop()方法。该方法接受一个或多个列名作为参数,并返回一个新的DataFrame,其中不...
agg_row = data.select([(count(when(isnan(c)|col(c).isNull(),c))/data.count()).alias(c) for c in data.columns if c not in {'date_recored', 'public_meeting', 'permit'}]).collect() 进行最后处理,请注意drop函数的用法 agg_dict_list=[row.asDict()forrowinagg_row]agg_dict=agg...
4.4、对null或者NaN数据进行过滤 4.5、between(): 查询数据是否在某个区间 5、删除数据 5.1、drop(): 删除某一列 5.2、na.drop() 或 dropna(): 删除任何包含na的行 6、合并数据 6.1、横向拼接 : union() 6.2、unionByName(): 根据列名横向拼接
df1.unionByName(df3,allowMissingColumns=True).show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 其结果如下: 2.10 join操作 join的作用与SQL中的join操作作用类似,这里不赘述。用法举例如下; data1=[[1,2], [5,4], [7,3]] ...
17. pyspark dataframe sample函数 df.sample(withReplacement = False,fraction = 0.5,seed = None 18. 筛选有空值的行 df.where(col('col_name').isNull()) 19. pyspark shape 函数 print(df.count(),len(data.columns))编辑于 2022-11-17 20:35・IP 属地北京 ...
na.drop().show()# thresh: null值数量超过thresh个的数据才被删除df.na.drop(thresh=2).show()#...
a.createOrReplaceTempView("a") a = spark.sql("select * from a").cache()# 生成pyspark的dataframe a.show(10)# 查看数据head df = df.dropDuplicates() / df.select('A_field').distinct().count()# 去重 a.count()# 行数 a.columns# 查看列名 ...
l=[('Alice',2),('Alice',2),('Bob',5)]>>>df=sqlContext.createDataFrame(l,['name','age'])>>>df.distinct().count()2 2.14.drop(col):返回删除指定列的新的DataFrame。 df.drop('age').collect()[Row(name=u'Alice'),Row(name=u'Bob')]>>>l1=[('Bob',5)]>>>...