@pandas_udf(st.BooleanType()) def has_null(col): return col.isna() 作用 返回的yes false分别怎么作用

`@pandas_udf(st.BooleanType())` 是一个Pandas UDF (User Defined Function) 的装饰器，在Apache Spark DataFrame库Pandas API中使用，它用于创建一个用户自定义的函数并将其转换为可以应用于DataFrame列的操作。在这个例子中：

def has_null(col):
    return col.isna()

这个 `has_null` 函数接收一个列（col），并检查其中是否有缺失值（`isna()` 是Pandas提供的检查空值的功能）。如果某个元素是缺失值，`isna()` 将返回True，否则返回False。

当把这个函数应用到DataFrame的某列上时，会生成一个新的列，新列的每个元素对应原列的一个值，并标记该值是否为NULL（即NaN）。如果返回值是True，表示该位置有NULL；如果是False，则表示没有NULL值。因此，`yes` 和 `false` 这两个词在这里实际上应该理解为True和False的结果，分别代表存在NULL值和不存在NULL值。你可以通过筛选出`True` 或 `False` 来进一步分析或处理数据中的缺失值情况。

相关问题

@pandas_udf SCALAR_ITER 详细用法

`@pandas_udf` 是Apache PySpark中用于创建Pandas User Defined Functions (UDF)的一个装饰器，它允许你编写基于Python Pandas库的函数，并在Spark DataFrame上直接应用，提供类似Pandas操作的性能和体验。

`SCALAR_ITER` 在这个上下文中通常用于迭代操作，特别是在处理单行数据时。当你需要对DataFrame的每一行执行一个独立的操作，并返回结果作为新的列时，`SCALAR_ITER` 就很有用。它的基本用法包括：

1. 定义`@pandas_udf` 函数：

   from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
   def process_row(row):
       # 这里是一个处理单行数据的函数，可以读取、计算或转换Pandas Series
       result = row['column_name'].map(some_python_function)
       return result

   scalar_iter_func = pandas_udf(process_row, returnType=SomeDataType())

2. 应用到DataFrame上：

   df_with_new_column = df.withColumn('new_column', scalar_iter_func(df['column_name']))

在这里，`df['column_name']` 返回的是一个Pandas Series，`scalar_iter_func` 接收这个Series并逐行处理，生成一个新的列添加回DataFrame。

pandas_udf

pandas_udf是PySpark中的一个API，用于定义用户自定义函数（User Defined Functions，简称UDFs）。它使用Arrow传输数据并使用Pandas进行数据处理，可以进行向量化操作。有两种类型的pandas_udf，分别是Scalar（标量映射）和Grouped Map（分组映射）。

Scalar Pandas UDF用于向量化标量操作，常常与select和withColumn等函数一起使用。调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行Pandas UDF，最后将结果连接在一起。

Grouped Map Pandas UDF用于在分组的数据上进行向量化操作。它可以在GroupBy操作后的DataFrame上使用，相比于Scalar Pandas UDF，它可以处理更复杂的逻辑，例如聚合操作。使用Grouped Map Pandas UDF时，需要使用@pandas_udf装饰器或包装函数来定义函数。

通过使用pandas_udf，可以更高效地处理数据，提高数据处理的效率和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pyspark pandas_udf](https://blog.csdn.net/weixin_40161254/article/details/91548469)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [一文解读pandas_udf](https://blog.csdn.net/weixin_42223090/article/details/130126261)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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