Tags:Drop Null Value Columns A PySpark sample program that show to drop a column(s) that have NULLs more than the threshold. We have explained each step with the expected result. Photo by The Lazy Artist Gallery onPexels.com Drop a Column That Has NULLS more than Threshold ...
例如:How to automatically drop constant columns in pyspark?但我发现,没有一个答案解决了这个问题,即countDistinct()不将空值视为不同的值。因此,只有两个结果null和none NULL值的列也将被删除。一个丑陋的解决方案是将spark dataframe中的所有null值替换为您确信在dataframe中其他地方不存在的值。但就像我说的那...
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() for row in agg_row] ag...
In PySpark, we can drop one or more columns from a DataFrame using the .drop("column_name") method for a single column or .drop(["column1", "column2", ...]) for multiple columns.
frompyspark.sql.functionsimportcol, isnull# 示例 DataFramedf = spark.createDataFrame([ (1,"Alice",None), (2,"Bob",29), (3,None,32) ], ["id","name","age"])# 检测丢失值missing_values_count = df.select([isnull(col(c)).alias(c)forcindf.columns]).agg(*[sum(col(c).cast("in...
在PySpark 中,DataFrame 的 .na 属性用于处理缺失值(NaN、null 或空值)。.na 属性提供了一组方法来处理和操作缺失值。以下是一些常用的方法: 1.drop() 删除包含任何缺失值的行 df.na.drop() 2.drop(subset) 删除指定列中包含缺失值的行。 df.na.drop(subset=["col1", "col2"]) 3.fill(value,subset...
data.select('columns').distinct().show() 跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 随机抽样 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中。 HIVE里面查数随机 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
在PySpark 中,df.na.drop() 和 df.dropna() 都是 DataFrame 对象的方法,用于处理缺失值。它们之间的区别如下:df.na.drop(**{subset:[col,col]}):这个方法用于删除包含任何缺失值(null 或 NaN)的行。默认情况下,该方法会删除包含任何缺失值的整行数据。你可以通过传递额外的参数来指定其他条件,例如只删除某...
[In]: df_new=df.drop('mobile') [In]: df_new.show() [Out]: 写入数据 一旦我们完成了处理步骤,我们就可以以所需的格式将干净的数据帧写入所需的位置(本地/云)。 战斗支援车 如果我们想把它保存回原来的 csv 格式作为单个文件,我们可以使用 spark 中的coalesce函数。
df.join(df2, df.name == df2.name, 'inner').drop('name').sort('age').show() #创建新的column或更新重名column,指定column不存在不操作 df.withColumn('age2', df.age + 2).show() df.withColumns({'age2': df.age + 2, 'age3': df.age + 3}).show() ...