pyspark查询缺失值

在 PySpark 中，我们可以使用 DataFrame API 中的 `isNull()` 和 `isNotNull()` 方法来查询缺失值。

例如，假设我们有一个 DataFrame `df`，其中包含一列名为 `age`：

+----+
| age|
+----+
|  25|
|  30|
|  28|
|  35|
|null|
+----+

我们可以使用以下代码查询缺失值：

from pyspark.sql.functions import col

# 查询 age 列中的缺失值
null_df = df.filter(col('age').isNull())

# 查询 age 列中的非缺失值
not_null_df = df.filter(col('age').isNotNull())

执行上述代码后，`null_df` 将包含缺失值记录，`not_null_df` 将包含非缺失值记录。

希望对你有所帮助！

相关问题

pyspark删除缺失值

可以使用dropna()函数来删除缺失值，示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import col

# 创建一个DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, "John", None), (2, "Jane", 25), (3, None, 30)], ["id", "name", "age"])

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 打印结果
df.show()

这段代码会删除DataFrame中所有包含缺失值的行，输出结果如下：

+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
|  2|Jane| 25|
+---+----+---+

pyspark查询所有数据中的缺失值

在 PySpark 中，我们可以使用 DataFrame API 中的 `isNull()` 方法结合聚合函数 `sum()` 来查询所有数据中的缺失值数量。

例如，假设我们有一个 DataFrame `df`，其中包含多列数据：

+----+-------+--------+
| id | name  |  age   |
+----+-------+--------+
|  1 | Alice |   25   |
|  2 |   Bob |   30   |
|  3 | Carol |  null  |
|  4 | David |   35   |
|  5 |  Emma |  null  |
+----+-------+--------+

我们可以使用以下代码查询所有数据中的缺失值数量：

from pyspark.sql.functions import col, sum

# 计算每列中的缺失值数量
null_counts = df.select([sum(col(c).isNull().cast('int')).alias(c) for c in df.columns])

# 显示结果
null_counts.show()

执行上述代码后，`null_counts` 将包含每列中的缺失值数量，结果如下：

+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
|  0|   0|  2|
+---+----+---+

其中，`id` 和 `name` 列中没有缺失值，而 `age` 列中有 2 个缺失值。

希望对你有所帮助！