csv文件第一行时表头信息，该文件包含了约160万随机用户产生的用户行为（行为包括浏览、下单、关注、评论、加购、咨询客服、投诉），即数据集的每一行表示一条用户行为，由act_date、act_time、user、act_type、sku组成，并以逗号分隔。关于数据集中每一列的详细描述如下： 用spark程序将所包含的空值那一条数据删除，并输出一个新的CSV文件

可以使用以下代码实现：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("delete_null_rows").getOrCreate()

# 读取CSV文件
df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/csv_file.csv")

# 删除空值行
df = df.na.drop()

# 输出新的CSV文件
df.write.option("header", "true").csv("path/to/new_csv_file.csv")

# 关闭SparkSession
spark.stop()

其中，`path/to/csv_file.csv` 是原始CSV文件的路径，`path/to/new_csv_file.csv` 是输出的新CSV文件的路径。这段代码会将原始CSV文件中包含空值的行删除，并将结果保存到新的CSV文件中。

相关问题

该文件包含了约160万随机用户产生的用户行为（行为包括浏览、下单、关注、评论、加购、咨询客服、投诉），即数据集的每一行表示一条用户行为，由act_date、act_time、user、act_type、sku组成，并以逗号分隔。关于数据集中每一列的详细描述如下： 用spark程序将统计出来各个字段里所包含的空值，并输出到控制台

可以使用以下 Spark 代码实现：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object NullValuesCounter {
  def main(args: Array[String]) {
    val spark = SparkSession.builder().appName("Null Values Counter").getOrCreate()
    val data = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/data.csv")

    // 统计每一列中的空值数量
    val nullCounts = data.select(data.columns.map(c => sum(col(c).isNull.cast("int")).alias(c)): _*)

    // 输出结果到控制台
    nullCounts.show(false)

    spark.stop()
  }
}

这段代码首先读取数据集，然后使用 `sum` 和 `isNull` 函数统计每一列中的空值数量，并将结果存储在一个 DataFrame 中。最后，使用 `show` 方法将结果输出到控制台。

用python随机读取csv文件5万行并存放在另一个csv文件中

以下是使用Python随机读取CSV文件并将其存储在另一个CSV文件中的示例代码：

import random
import csv

# 打开原始CSV文件
with open('original.csv', 'r') as original_file:
    original_csv = csv.reader(original_file)
    # 读取第一行（标题行）
    header = next(original_csv)
    # 创建一个空的列表来存储随机行
    random_rows = []
    # 随机选择5万行
    for i, row in enumerate(original_csv):
        if i < 50000:
            random_rows.append(row)
        else:
            # 选择到5万行后，以1/i的概率替换掉之前随机选择的行
            replace_index = random.randint(0, i)
            if replace_index < 50000:
                random_rows[replace_index] = row

# 将随机行写入新的CSV文件
with open('random.csv', 'w', newline='') as random_file:
    random_csv = csv.writer(random_file)
    # 写入标题行
    random_csv.writerow(header)
    # 写入随机行
    for row in random_rows:
        random_csv.writerow(row)

这个代码使用Python内置的csv模块来读取和写入CSV文件。它首先打开原始CSV文件，然后使用csv.reader对象逐行读取文件。在读取标题行后，它创建一个空的列表random_rows，用于存储随机行。

然后，它使用一个循环来遍历原始CSV文件中的每一行，直到读取了50000行。对于前50000行，它直接将它们添加到random_rows列表中。对于超过50000行的行，它以1/i的概率替换random_rows列表中的一个随机行，其中i是当前行的索引。

最后，它使用csv.writer对象将随机行写入新的CSV文件。它首先写入标题行，然后写入random_rows列表中的每一行。注意，我们需要将newline参数设置为''，以避免在Windows系统中添加额外的空行。