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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from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id

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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！

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from pyspark.sql.functions import max

max_value = df.agg(max(col_name)).collect()[0][0]

其中，`df`为DataFrame对象，`col_name`为需要找到最大值的列名。`max`函数用于找到该列的最大值，`agg`函数将该操作应用到整个DataFrame中，`collect`函数将结果收集到本地，`[0][0]`表示获取结果集中的第一个元素的第一个值，即最大值。

注意，如果该列中存在`null`值，需要先进行处理。例如，可以使用`na.drop()`函数将包含`null`值的行删除，然后再使用以上代码找到最大值。