在pyspark中,可以使用isNull()和isNotNull()方法来区分dataframe列中的空值和非空值。 空值(Null Values):在dataframe中,空值表示缺失的数据或未定义的值。空值在数据处理中很常见,需要进行特殊处理。 空值判断方法: isNull():用于判断列中的值是否为空值,返回一个布尔类型的列。 isNotNull():用于判断列中的值...
df.withColumn("non_null_value", coalesce(col("value1"), col("value2"), lit(0))) # 检查是否为空/不为空 df.withColumn("is_null", isnull(col("value"))) df.withColumn("is_not_null", isnotnull(col("value"))) 6.聚合函数 count:计数。 sum:求和。 avg/mean:平均值。 min/max:最...
from pyspark.sql.functionsimportcol # 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。 代码语言:javascript 复制 spark.conf.set("spark.sql.parquet.compression.codec","snappy") ...
isnan 判断nan值 df = spark.createDataFrame([(1.0, float('nan')), (float('nan'), 2.0)], ("a", "b"))df.show()+---+---+| a| b|+---+---+| 1|null||null| 2|+---+---+df.select("a", "b", isnan("a").alias("r1"), isnan(df.b).alias("r2")).show()+--...
|(height IS NOT NULL)|+---+| true|| false|+---+ isNull 列为空 df = spark.createDataFrame([Row(name='Tom', height=80), Row(name='Alice', height=None)])df.filter(df.height.isNull()).show()+---+---+| name|height|+---+---+|Alice| null|+---+---+df.select(df.hei...
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或子串。以下是一个简单的例子: df =...
(df.FirstName.isNotNull()).show() #This doen't remove null because df have empty value +---+---+---+ | ID|FirstName|LastName| +---+---+---+ | 1| Navee|Srikanth| | 2| |Srikanth| | 3| Naveen| | +---+---+---+ df.where(df.FirstName != '').show() +---+...
is equal比较似乎进行得很顺利,但is not equal出错了。 有人能给我解释一下吗?我怎么能在不检查.isNotNull或用空字符串填充null值的情况下解决这个问题(如果可能的话)。 发布于 前 ✅ 最佳回答: 之所以使用equal与null进行比较,是因为text1 != null给出了null,when语句将其解释为false,因此从otherwise语句中...
“id = 1 or c1 = ‘b’” ).show() 过滤null值或nan值时: from pyspark.sql.functions import isnan, isnull df = df.filter(isnull("tenure")) df.show() # 把a列里面数据为null的筛选出来(代表python的None类型) df = df.filter(isnan("tenure ")) # 把a列里面数据为nan的筛选出来(Not ...
df.filter(df.a.isNotNull()).show() 1. +---+---+---+---+ | name| a| b| c| +---+---+---+---+ | alex| 1| 2| string1| | paul| 11| 12| string2| | alex| 21| 22| leon| |james| 31| 32|traveler| +---+---+---+-...