在PySpark 中,要判断一列是否全部为数字,可以使用 cast 函数将列转换为整数或浮点数类型,并检查转换后的列是否包含 null 值。如果转换后没有 null 值,则说明原列全部为数字。 具体步骤如下: 使用cast 函数进行类型转换: 将目标列转换为整数或浮点数类型。 检查转换后的列: 使用isNotNull 函数检查转换后的列是...
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...
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...
21.isNotNull不为空判断 22.isNull为空判断 23.isin包含 24.like包含 25.otherwise等于else 26.over窗口 27.rlike正则匹配 28.startswith匹配头项 29.substr截取字符 30.when条件筛选 31.withField 点关注,防走丢,如有纰漏之处,请留言指教,非常感谢 ...
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| +---+---+---+-...
.where(F.col("a.Column1").isNotNull() & F.col("b.Column1").isNotNull()) .groupBy("a.Column1", "b.Column1") .agg( F.when(F.count("c.Column2") > 0, "CommonRow").otherwise("NoCommonRow").alias("CommonStatus") )
alias("r1"), isnull(df.a).alias("r2")).collect() [Row(r1=False, r2=False), Row(r1=True, r2=True)] 76.pyspark.sql.functions.least(*cols) 返回列名称列表的最小值,跳过空值。该功能至少需要2个参数。如果所有参数都为空,它将返回null >>> df = sqlContext.createDataFrame([(1, 4, 3)...
late",model_data.arr_delay>0)# Convert to an integermodel_data=model_data.withColumn("label",model_data.is_late.cast("integer"))# Remove missing valuesmodel_data=model_data.filter("arr_delay is not NULL and dep_delay is not NULL and air_time is not NULL and plane_year is not NULL...