在Spark中,可以使用columns
属性获取DataFrame的所有列名。然后,可以使用dropna()
方法过滤掉包含空值的列,最后返回非空列的列表。
以下是一个完整的答案示例:
要获取Spark DataFrame的所有非空列,可以按照以下步骤进行操作:
columns
属性获取DataFrame的所有列名。columns
属性返回一个包含所有列名的列表。dropna()
方法过滤掉包含空值的列。dropna()
方法用于删除包含空值的行或列。在这里,我们将使用subset
参数指定要删除的列,并将其设置为DataFrame的所有列。下面是一个示例代码:
# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, "Engineer"),
("Bob", None, "Developer"),
(None, 30, "Manager")]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Role"])
# 获取DataFrame的所有列名
all_columns = df.columns
# 过滤掉包含空值的列
non_null_columns = [col for col in all_columns if df.dropna(subset=[col]).count() > 0]
# 打印非空列的列表
print(non_null_columns)
输出结果将是一个包含非空列名的列表,例如:
['Name', 'Age', 'Role']
这样,你就可以获取Spark DataFrame的所有非空列了。
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