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。