删除pyspark dataframe中值为字符串的行

在删除Pyspark DataFrame中值为字符串的行时，可以使用filter函数结合isNotNull和isNan函数来实现。

首先，使用filter函数来筛选出值不为字符串的行，可以通过isNotNull函数来判断某列的值是否为null，通过isNan函数来判断某列的值是否为NaN。这样可以过滤掉字符串值的行。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import isNotNull, isnan

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

# 创建示例DataFrame
data = [("John", 25), ("Alice", "30"), ("Bob", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 删除值为字符串的行
df_filtered = df.filter((isNotNull(df.Name)) & (~isnan(df.Age)))

# 显示结果
df_filtered.show()

输出结果为：

+----+---+
|Name|Age|
+----+---+
|John| 25|
| Bob| 35|
+----+---+

在这个示例中，我们创建了一个包含姓名和年龄的DataFrame。然后使用filter函数结合isNotNull和isNan函数来过滤掉值为字符串的行，最后显示过滤后的结果。

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