pyspark dataframe把nan处理为空值

在pyspark中，可以使用`na`模块来处理DataFrame中的缺失值（NaN）。要将NaN处理为空值，可以使用`na.drop()`方法来删除包含NaN的行或列。该方法可选择删除包含NaN的行（使用参数`how='any'`）或列（使用参数`how='any'`）。

以下是一个示例代码，使用`na.drop()`来处理NaN值：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [(1, 2.5, None), (2, None, 3.5), (3, 4.2, 5.1)]
df = spark.createDataFrame(data, ['col1', 'col2', 'col3'])

# 显示原始DataFrame
df.show()

# 处理NaN值，删除包含NaN的行
df_clean = df.na.drop(how='any')

# 显示处理后的DataFrame
df_clean.show()

以上代码首先创建了一个包含NaN值的示例DataFrame，然后使用`na.drop()`方法删除了包含NaN的行。最后，通过使用`show()`方法，显示了处理后的DataFrame。

相关问题

pyspark中 如何检查df中是否含有空值 并收集这些空值的信息

在PySpark中，你可以使用`pandas_udf`和`F`函数来创建一个用户定义函数（UDF），用于检查DataFrame（df）中的每个元素是否为空（通常我们关注的是None、NaN或NULL）。然后，可以结合`filter`, `collect_list`等函数来收集所有空值的信息。下面是一个示例：

from pyspark.sql.functions import pandas_udf, F
import pyspark.sql.types as st

# 创建一个检查空值的函数
@pandas_udf(st.BooleanType())
def has_null(col):
    return col.isna()

# 应用这个函数到DataFrame上
is_null_df = df.withColumn("has_null", has_null(df.your_column))  # 将has_null列添加到df

# 筛选出包含空值的行
empty_rows = is_null_df.filter(F.col("has_null")).collect()  # 收集这些行

# 对空值计数并收集
null_count = is_null_df.groupBy("has_null").count().withColumnRenamed("count", "null_count").first()["null_count"]

# 或者，如果你想要直接获取哪些列有空值
column_with_nulls = is_null_df.select([F.when(has_null(c), c).otherwise('') for c in df.columns]).distinct().collect()

在这个例子中，`column_with_nulls`将包含一个列表，其中包含原始DataFrame中有空值的列名，而`empty_rows`将是一个包含空值行的数据结构。