pyspark dataframe怎么统计每列非空值得数量

可以使用`pyspark.sql.functions`中的`count`函数和`when`函数来统计每列非空值的数量。具体操作如下：

from pyspark.sql.functions import count, when

# 假设df为一个DataFrame对象
# 统计每列非空值的数量
df.agg(*[count(when(df[col].isNotNull(), col)).alias(col) for col in df.columns]).show()

解析：

* `df[col].isNotNull()`表示判断列`col`是否为空值。
* `when(df[col].isNotNull(), col)`表示当列`col`不为空值时，返回列`col`的值。否则返回`NULL`。
* `count(when(df[col].isNotNull(), col)).alias(col)`表示统计返回值中非空值的数量，并将统计结果的列名设置为`col`。

上述代码中使用了`agg`函数，它可以对整个DataFrame进行聚合操作，并返回聚合结果。`agg`函数的参数是一个可迭代对象，其中每个元素都是一个聚合函数。因此，我们可以使用列表解析式生成一个包含所有聚合函数的列表，然后将其作为`agg`函数的参数。

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pyspark dataframe删除指定列

好的，关于你的问题，以下是代码示例：

from pyspark.sql.functions import col

# 创建测试数据
data = [('Alice', 28, 'F'), ('Bob', 21, 'M'), ('Charlie', 43, 'M')]
df = spark.createDataFrame(data, ['name', 'age', 'gender'])

# 删除指定列
df = df.drop(col('gender'))

# 显示结果
df.show()

希望能帮到你，如果还有其他问题可以继续问我。

pyspark dataframe将索引列转化为列

您好，关于您的问题，您可以使用 .withColumn() 方法来将索引列转化为列。具体操作如下：

from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id

df = df.withColumn("index", monotonically_increasing_id())

这样，您就可以将索引列转化为新的列 "index"。

希望可以帮到您！如果您还有其他问题，可以继续问我哦。感谢您的咨询！