如果你在处理数据时涉及到空值(None),确保你正确处理了这些情况。 代码语言:javascript 复制 from pyspark.sql.functions import col # 示例:过滤掉 "column_name" 列中的空值 df = df.filter(col("column_name").isNotNull()) 5. 检查Spark配置 确保你的Spark配置正确,特别是与Parquet相关的配置。 ...
rdd.map(lambda row: sum([c is not None for c in row])).sum() print(f"Total non-null values: {total_non_nulls}") 输出: 代码语言:javascript 复制 Total null values: 5 Total non-null values: 10 结论 通过以上方法,你可以在PySpark中计算数据帧中每列的空值和非空值数量,以及整个数据帧...
pred = col(c).isNotNull() & (~isnan(c) if nan_as_null else lit(True)) return sum(pred.cast("integer")).alias(c) df.agg(*[count_not_null(c) for c in df.columns]).show() ## +---+---+---+---+ ## | v| x| y| z| ## +---+---+---+---+ #...
再看一下sc._jvm.PythonFunction,这个是scala写的类,代码在core/src/main/scala/org/apache/spark/api/pythn/PythonRDD.scala,这个类封装了一些Python必需的数据和环境。 def _wrap_function(sc, func, deserializer, serializer, profiler=None): assert deserializer, "deserializer should not be empty" assert ...
isNotNull()是一个对列(column)的操作,它返回一个Boolean类型的值,表示列是否为空。 过滤器不为空的示例 下面是一个过滤器不为空的示例。假设我们有一个包含用户ID和地理位置信息的DataFrame: from pyspark.sql.functions import col df = spark.createDataFrame([(1, 'New York'), (2, None), (3, '...
这里我们过滤掉了所有包含 None 或 Null 值的 Age 列。 使用isNotNull() 方法过滤 DataFrame 列 如果我们希望保留非 None 或 Null 值的列,我们可以使用 isNotNull() 方法。这个方法的用法和 isNull() 方法类似,只需将其替换即可。具体方法如下: df.filter(col('Age').isNotNull()).show() 复制 结果如...
['arg_xxx','arg_yyy'] ), is_sync=False)defwhen_to_exit() ->bool:returnjob.get_tracking_url()isnotNone# 等待任务提交job.wait_for(when_to_exit=when_to_exit, timeout=180)# 获取任务TrackingURLprint('Tracking Url: %s'% job.get_tracking_url())# 等待任务执行结束job.wait_for_finished...
params=None, lr=None, optimizer=None): for epoch in range(num_epochs): train_l_sum, train_acc_sum, n = 0.0, 0.0, 0 for X, y in train_iter: y_hat = net(X) l = loss(y_hat, y).sum() # 梯度清零 if optimizer is not None: ...
raise ReadTimeoutError(self._pool, None, "Read timed out.")pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out.WARNING: You are using pip version 20.1.1; however, version 23.2.1 is available.You should consider upgra...
if s is not None: return s.upper() @udf(returnType=IntegerType()) def add_one(x): if x is not None: return x + 1 @udf(returnType=IntegerType()) def sum_value(a, b): return a+b df = spark.createDataFrame([(1, "John Doe", 21)], ("id", "name", "age")) ...