在Pyspark中计算数据帧中的空值和非空值
在PySpark中，计算数据帧中的空值（null值）和非空值（非null值）可以通过多种方法实现。以下是一些常用的方法和示例：
示例数据帧
首先，我们创建一个示例数据帧：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, isnan, when, count
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("NullValueCount").getOrCreate()
# 创建示例数据帧
data = [
(1, "Alice", None),
(2, None, 30),
(3, "Bob", 25),
(4, "Cathy", None),
(5, None, None)
]
columns = ["id", "name", "age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
df.show()输出：
+---+-----+----+
| id| name| age|
+---+-----+----+
| 1|Alice|null|
| 2| null| 30|
| 3| Bob| 25|
| 4|Cathy|null|
| 5| null|null|
+---+-----+----+计算每列的空值和非空值
1. 使用 isnull 和 isnan 函数
# 计算每列的空值数量
null_counts = df.select([count(when(col(c).isNull() | isnan(c), c)).alias(c) for c in df.columns])
null_counts.show()
# 计算每列的非空值数量
non_null_counts = df.select([count(when(col(c).isNotNull() & ~isnan(c), c)).alias(c) for c in df.columns])
non_null_counts.show()输出：
+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
| 0| 2| 3|
+---+----+---+
+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
| 5| 3| 2|
+---+----+---+2. 使用 agg 函数
from pyspark.sql.functions import sum
# 计算每列的空值数量
null_counts = df.select([sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in df.columns])
null_counts.show()
# 计算每列的非空值数量
non_null_counts = df.select([sum(col(c).isNotNull().cast("int")).alias(c) for c in df.columns])
non_null_counts.show()输出：
+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
| 0| 2| 3|
+---+----+---+
+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
| 5| 3| 2|
+---+----+---+计算整个数据帧的空值和非空值
1. 使用 rdd 和 map 函数
# 计算整个数据帧的空值数量
total_nulls = df.rdd.map(lambda row: sum([c is None for c in row])).sum()
print(f"Total null values: {total_nulls}")
# 计算整个数据帧的非空值数量
total_non_nulls = df.rdd.map(lambda row: sum([c is not None for c in row])).sum()
print(f"Total non-null values: {total_non_nulls}")输出：
Total null values: 5
Total non-null values: 10结论
通过以上方法，你可以在PySpark中计算数据帧中每列的空值和非空值数量，以及整个数据帧的空值和非空值数量。根据你的具体需求，可以选择适合的方法来实现。
相关·内容
我有另一种解决方案，但我更喜欢使用PySpark 2.3来实现它。
我有一个二维PySpark数据框架，如下所示：
Date | ID
---------- | ----
08/31/2018 | 10
09/31/2018 | 10
09/01/2018 | null
09/01/2018 | null
09/01/2018 | 12
我希望通过查找过去最接近的值来替换ID空值，或者如果该值是空的，则向前看(如果它再次为空，则设置一个默认值)。
我想象过用.withColumn添加一个新列，并使用一个UDF函数来查询数据帧本身。
类似于伪代码的内容(并不完美，但它是主要思想)：
浏览 0提问于2019-02-02得票数 0
回答已采纳
在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？
我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小
pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。
浏览 4提问于2017-06-08得票数 6
1回答
我使用PySpark将数据帧写入CSV文件，如下所示： df.write.csv(PATH, nullValue='') 该数据帧中有一个字符串类型的列。其中一些值为空。这些空值如下所示： ...,"",... 我希望它们像这样显示： ...,,... 使用csv.write()中的选项可以做到这一点吗？ 谢谢!
浏览 44提问于2019-08-30得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个列名和一个数据帧。我想检查该列中的所有值是否都为空，如果为空，则从数据帧中删除该列。
我所做的是检查具有非空值的列的计数，如果count等于0，则删除该列，但在pyspark中这似乎是一个开销很大的操作
浏览 0提问于2019-08-09得票数 0
尝试弄清楚如何用空值随机替换Pyspark中的特定列。因此，像这样更改数据帧： | A | B |
|----|----|
| 1 | 2 |
| 3 | 4 |
| 5 | 6 |
| 7 | 8 |
| 9 | 10 |
| 11 | 12 | 并将列'B‘中25%的值随机更改为空值： | A | B |
|----|------|
| 1 | 2 |
| 3 | NULL |
| 5 | 6 |
| 7 | NULL |
| 9 | NULL |
| 11 | 12 |
浏览 29提问于2020-09-18得票数 2
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使用Pyspark的内部联接不适用于使用分区csv、常规csv和SQL表创建的数据帧。 例如:当我尝试在使用分区csv (存储在ADLS中)和普通csv创建的数据帧上应用内部联接时，输出df是用空值创建的，但当我在常规csv上创建的数据帧上联接时，它工作得很好。 在databricks中对此有什么限制吗？
浏览 24提问于2019-12-19得票数 0
我在pyspark中有一个超过300列的数据框架。在这些列中，有一些列的值为null。
例如：
Column_1 column_2
null null
null null
234 null
125 124
365 187
and so on
当我想对column_1求和时，我得到的结果是一个空值，而不是724。
现在，我想用空格替换数据框所有列中的null。所以当我尝试对这些列求和时，我不会得到空值，但我会得到一个数值。
我们如何在pyspark中实现这一点呢？
浏览 1提问于2017-02-18得票数 56
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我希望在regexp_replace()中使用PySpark将数据帧中的所有问号和反斜杠转换为空值。这是我使用的代码：
question = "?"
empty_str = "\\\"\\\""
for column in df.columns:
df = df.withColumn(column, regexp_replace(column, question, None)
df = df.withColumn(column, regexp_replace(column, empty_str, None)
但是，当我使用这
浏览 6提问于2022-06-30得票数 2
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我在Pyspark中有一个dataframe，我想在其上计算列中的空值和这些列的不同值，即非空值 这是我拥有的数据帧 trans_date transaction_id transaction_id1
2016-01-01 1 1
2016-01-01 2 null
2016-01-01 null 3 我想对月份和年份进行聚合，并生成如下内容 | month | year | id_count_in_x_not_in_y | id_count_in_y_not_in
浏览 74提问于2019-05-22得票数 0
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我正在尝试从pyspark dataframe中获取空值的行。在pandas中，我可以在数据帧上使用isnull()来实现这一点：
df = df[df.isnull().any(axis=1)]
但在PySpark的情况下，当我运行以下命令时，它显示Attributeerror：
df.filter(df.isNull())
AttributeError：'DataFrame‘对象没有属性'isNull’。
如何在不对每一列进行检查的情况下获取具有空值的行？
浏览 25提问于2018-11-27得票数 5
2回答
在PySpark中有什么特定的方法可以像我们在r中那样绑定两个数据帧吗？
示例：
数据帧1有10列。
数据帧2有1列
我需要在PySpark中同时绑定数据帧和作为一个数据帧。
浏览 1提问于2017-08-30得票数 3
我有许多PySpark数据格式，其中两个列中的数据是强制性的，其他列是可选的。强制列包含日期和记录ID；最有价值的数据驻留在可选列中。我试图捕捉可选列中元素之间的连接。
数据过滤，预过滤器：
id col1 col2 col3 date
123 xyz 20160401
234 abc pqr 20160401
345 def hij klm 20160401
456 20160401
在过滤后，数据文
浏览 3提问于2016-04-03得票数 1
可以看到，我们有两个数据帧currdf和hist_df，逻辑是在代码中定义的，预期的输出是
因此，在预期的输出中，我们可以观察到每次获得yellow marked data frame的迭代，总是有一行或没有行，我们需要在最终的数据帧后面附加行，如果数据帧(Tmp)是空的，那么只有pcode会存储为实际的，rest列将是空的。
复制代码
import pyspark
import os
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pyspark.sql.functions as sf
fr
浏览 4提问于2021-06-14得票数 2
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我在我的pyspark代码中创建和使用检查点。由于我使用的是非常大的数据帧，因此随着时间的推移，它们的大小往往会膨胀。有没有办法在作业完成后删除检查点文件夹？
例如，如下伪代码所示：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
spark.sparkContext.setCheckpointDir("s3://path/Checkpoint_Folder")
df=spark.read.parquet("s
浏览 2提问于2021-05-02得票数 1
6回答
我有一个包含一些列的数据框架，在进行分析之前，我想了解数据框架有多完整。因此，我希望过滤数据帧，并为每一列计数非空值的数量，可能会返回一个dataframe。
基本上，我试图实现与用表示的结果相同的结果，但使用Scala而不是Python。
说你有：
val row = Row("x", "y", "z")
val df = sc.parallelize(Seq(row(0, 4, 3), row(None, 3, 4), row(None, None, 5))).toDF()
如何总结每个列的非空值数，并返回一个具有相同列数的数据，并返回一个有
浏览 5提问于2017-01-20得票数 7
回答已采纳
我有两个pyspark数据帧tdf和fdf，其中fdf比tdf大得多。这些数据帧的大小每天都在变化，我不知道它们的大小。我想从fdf中随机挑选数据来组成一个新的数据帧rdf，其中rdf的大小大约等于tdf的大小。目前我有以下几行代码： tdf = tdf.count()
fdf = fdf.count()
sampling_fraction = float(tdf) / float(fdf)
rdf = fdf(sampling_fraction, SEED) 这些行产生正确的结果。但是当fdf的大小增加时，fdf.count()需要几天的时间才能完成。你能推荐另一种在PySpark中更快的
浏览 15提问于2021-01-30得票数 0
回答已采纳
我试图让pyspark.sql.functions.count()函数或pyspark.sql.functions.count_distinct()函数在计算列中不同元素的数量时考虑null值。
让我给出以下可重复的示例，为此我需要创建一个数据集：
# Dataframe Creation
df = spark.createDataFrame([(1,"arun","engineering",20000),\
(2,"manoj","finance",25000),\
浏览 12提问于2022-06-07得票数 0
我需要帮助来连接两个数据帧，其中一个是空的，另一个有数据。你能告诉我如何在pyspark中做到这一点吗？ 我使用的是熊猫： 假设df2为空，而df1有一些记录。 df2 = pd.concat([df2, df1]) 但是如何在pyspark中执行这个操作呢？ df1:
+--------------------+----------+---------+
| Programname|Projectnum| Drug|
+--------------------+----------+---------+
|Non-Oncology Phar...|SR0480-0
浏览 6提问于2020-12-02得票数 0
1回答
考虑一个pyspark数据帧，例如
columns = ['id', 'dogs', 'cats']
vals = [(1, 2, 0),(None, 0, 1),(5,None,9)]
df=spark.createDataFrame(vals,columns)
df.show()
+----+----+----+
| id|dogs|cats|
+----+----+----+
| 1| 2| 0|
|null| 0| 1|
| 5|null| 9|
+----+----+----+
我想写一段代码，返回2作为包
浏览 1提问于2018-08-09得票数 0
1回答
我在一个数据帧上使用df''.isnull()，我当前正在使用从CSV中拉出的数据帧。实践数据故意有很多缺失值和错误，然而，熊猫无法识别“道布”列中的缺失值，通过打开CSV并看到“道布”列下的空单元格来验证是否存在缺失值。 df['DOB'].isnull().sum()
Output: 0
浏览 85提问于2020-10-25得票数 2
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1回答
我有一个pyspark管道(包含估算和一个机器学习模型)和一个pandas数据帧。我是否可以在不将其转换为Pyspark dataframe的情况下将管道应用于此pandas数据帧？如果不可能，我如何有效地使用pyspark管道来生成对pandas数据帧的预测？
浏览 3提问于2021-09-13得票数 1
2回答
我正在使用EMR笔记本和pyspark和livy。
我从s3中读取数据，数据格式为拼图和字符串，并将其读入pyspark数据帧。大约有几个。200万行。当我执行连接操作时。我收到400会话处于非活动状态。为此，我已经将livy超时设置为5小时。
遇到错误:来自的无效状态代码'400‘，负载错误：“要求失败:会话未处于活动状态。”
浏览 1提问于2019-08-19得票数 1
在链接中，用户可以在Spark3.2中的PySpark之上与熊猫合作。是否需要很长时间才能将PySpark数据帧转换为PySpark熊猫数据框架？
我知道将PySpark数据帧转换为熊猫数据框架需要很长时间。
浏览 9提问于2022-03-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我尝试将XML读入PySpark中的数据框架中。从的文档中，我了解了如何加载xml文件，但返回的数据帧是空的。下面是我如何读取我试图解析的文件和文件的例子。
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext
import os
os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--packages com.databricks:spark-xml_2.10:0.4.1 pyspark-shell'
conf = SparkConf(
浏览 2提问于2018-12-04得票数 0
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我有400万行的大型数据帧。其中一列是名为"name“的变量。
当我通过：df['name].nunique()检查Pandas中唯一值的数量时，我得到了一个与Pyspark df.select("name").distinct().show()不同的答案(在Pandas中大约为1800，在Pyspark中为350 )。这怎么可能呢？这是一个数据分区的问题吗？
编辑:数据框中的name记录如下: name-{number}，例如: name-1，name-2等。
在熊猫中：
df['name'] = df['name'].str.
浏览 0提问于2020-05-24得票数 0
2回答
我有两个pyspark数据帧，我想检查第一个数据帧列值是否存在于第二列dataframe.If第一个数据帧列值不存在于第二个数据帧列中，我需要确定这些值并将其写入list.Is有没有更好的方法来使用pyspark来处理这种情况？感谢您的回复。 df[Name].show()
Java
Oracle
.NET
df1[Name].show()
Oracle
Scala
.NET
python
浏览 37提问于2020-09-03得票数 0
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6回答
在pandas数据框中，我使用以下代码来绘制列的直方图：
my_df.hist(column = 'field_1')
有没有什么东西可以在pyspark数据帧中实现同样的目标？(我在Jupyter Notebook中)谢谢！
浏览 5提问于2016-08-26得票数 35
2回答
你怎么能用pyspark.sql.DataFrame和做同样的事情呢？
parameter有方法，但是不支持method参数。
在熊猫中，您可以使用以下方法来回填时间序列：
创建数据
import pandas as pd
index = pd.date_range('2017-01-01', '2017-01-05')
data = [1, 2, 3, None, 5]
df = pd.DataFrame({'data': data}, index=index)
给予
Out[1]:
data
2017-01-01
浏览 4提问于2017-05-04得票数 7
我有一个熊猫数据帧my_df，my_df.dtypes给了我们：
ts int64
fieldA object
fieldB object
fieldC object
fieldD object
fieldE object
dtype: object
然后，我尝试通过执行以下操作将pandas数据帧my_df转换为spark数据帧：
spark_my_df = sc.createDataFrame(my_df)
但是，我得到了以下错误：
ValueErrorTraceback (most
浏览 1提问于2016-11-10得票数 34
我正在尝试使用spark sql从pyspark dataframe创建一个hive paritioned表。下面是我正在执行的命令，但得到了一个错误。错误消息如下。 df.createOrReplaceTempView(df_view)
spark.sql("create table if not exists tablename PARTITION (date) AS select * from df_view") 错误：pyspark.sql.utils.ParseException:u"\nmismatched input 'PARTITION'
浏览 113提问于2021-09-19得票数 0
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我在这里使用PySpark数据帧。"test1“是我的PySpark数据帧和事件 _ date是一个TimestampType。因此，当我尝试获取事件的不同计数时 _ date，结果是一个整数变量，但是当我尝试获取同一列的max时，结果是一个dataframe。我想了解哪些操作会导致数据帧和变量。我还想知道如何将事件日期的最大值存储为变量 生成整数类型的代码： loop_cnt=test1.select('event_date').distinct().count()
type(loop_cnt) 生成数据帧类型的代码： last_processed_dt=test1
浏览 147提问于2016-05-03得票数 5
回答已采纳
我有csv数据，并使用read_csv创建了Pandas dataframe，并强制所有列为字符串。然后，当我尝试从Pandas数据帧创建Spark数据帧时，我得到了下面的错误消息。
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
z=pd.read_csv("mydata.csv", dtype=str)
z.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 6提问于2016-08-06得票数 33
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1回答
将列有条件地添加到数据帧中
、、、、
我在PySpark中有一个数据帧。我想有条件地在数据框架中添加一列。
如果数据帧没有列，那么添加一个带有null值的列。如果列存在，则不执行任何操作，并返回与新数据帧相同的数据帧。
如何在PySpark中传递条件语句
浏览 6提问于2017-01-20得票数 0
回答已采纳
我有一个数据帧(testdf)，希望在另一列(booking/rental)不为null或非空(即“”)的列(memid)上获得计数和非重复计数。
testdf
memid booking rental
100 Y
100
120 Y
100 Y Y
预期结果：(对于预订列不为空/非空)
count(memid) count(distinct memid)
3 2
如果是SQL：
Select count(memid), count(distinct memid) from m
浏览 44提问于2018-06-05得票数 0
我正在尝试对包含空值的列的数据帧使用sparkML库的standardScaler。我想保留NULL值，但是当我使用带有mean的标准缩放器时，具有NULL值的列的平均值也变成了null。有没有办法让标准的定标器跳过均值计算的空值(就像向量汇编程序中的handleInvalid选项)？ 下面是代码示例 from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
sqlContext = SparkSession.builder.appName('test').config("spark.
浏览 37提问于2021-06-24得票数 2
回答已采纳
df1 +-------+-------+-----+
| ID | Score| hits|
+-------+-------+-----+
| 01| 100| Null|
| 02| Null| 80|
| 03| spark| 1|
| 04| 300| 1|
+-------+-------+-----+ 在将Score转换为int并将hits转换为float之后，我得到了以下数据帧： df2 +-------+-------+-----+
| ID | Score| hits|
+-------+-
浏览 9提问于2019-05-15得票数 0
我有一个pyspark数据帧，df
id alias
1 ["jon", "doe"]
2 null
我正在尝试替换空值并使用空列表。
id alias
1 ["jon", "doe"]
2 []
我试着用
.fillna('alias', '[]') .fillna('alias', create_list([])
以及来自的答案
但它们都不是语法正确的。
浏览 5提问于2019-08-09得票数 2
1回答
我有一个非常庞大的数据集，我需要使用pyspark dataframe。请参考数据的简化版本： product_type series_no product_amount date
514 111 20 2020/01/01 (YYYY/MM/DD)
514 111 30 2020/01/02
514 111 40 2020/01/03
514
浏览 30提问于2021-01-23得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用的是PySpark版本3.0.1。我正在将csv文件读取为具有2个日期列的PySpark数据帧。但是，当我尝试打印模式时，两列都被填充为字符串类型。 ? ? 上面附加的屏幕截图是Dataframe和Dataframe模式。 如何使用pyspark将date列中的行值转换为时间戳格式？ 我已经尝试了很多东西，但所有的代码都需要当前的格式，但如何转换为正确的时间戳，如果我不知道什么格式的csv文件。 我也尝试过下面的代码，但这是在创建一个空值的新列 df1 = df.withColumn('datetime', col('joining_date&#
浏览 16提问于2020-12-30得票数 2
我想将多个PySpark数据帧合并到一个PySpark数据帧中。它们都来自相同的模式，但是它们可能会有所不同，因为有时会缺少一些列(例如，模式通常包含200个具有已定义数据类型的列，其中dataFrame A有120列，dataFrame B有60列)。
是否有可能在不写入和读取所有数据帧的情况下再次使用mergeSchema合并模式？
谢谢。
浏览 2提问于2020-06-22得票数 0
我一直在尝试用pyspark重现一些在Pandas中很容易做到的东西，但我现在已经挣扎了一段时间。假设我有以下数据帧： df = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,1,1,2], 'b':[12,5,1,19,2,7]})
print(df)
a b
0 1 12
1 2 5
2 2 1
3 1 19
4 1 2
5 2 7 和列表 l = [5,1] 我尝试做的是按a进行分组，如果b中的任何元素都在列表中，则为该组中的所有值返回True。然后，我们可以使用结果来索引数据帧。与此相对应的Pandas是：
浏览 8提问于2020-11-04得票数 2
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1回答
注意:这是用于Spark 2.1.1.2.6.1.0-129
我有一个星星之火数据帧(Python)。我想用空值替换整个dataframe的所有0实例(不指定特定的列名)。
以下是我编写的代码：
my_df = my_df.na.replace(0, None)
以下是我收到的错误：
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/hdp/current/spark2-client/python/pyspark/sql/dataframe.py", line 1634, in repl
浏览 4提问于2021-10-24得票数 0
回答已采纳
我对此进行了大量的研究，但我无法找到一种方法来执行并将多个列添加到PySpark数据帧中的特定位置。
我有一个数据帧，看起来像这样：
Customer_id First_Name Last_Name
我想在3个不同的位置添加3个空列，最终得到的数据帧需要如下所示：
Customer_id Address First_Name Email_address Last_Name Phone_no
有没有一种简单的方法可以绕过它，就像在python上使用reindex一样？
浏览 6提问于2019-03-28得票数 3
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在pyspark (和一般的python )中执行两个数据帧的滚动连接时，我遇到了很多问题。我希望将两个pyspark数据帧通过它们的ID和最近日期反向连接在一起(这意味着第二个数据帧中的日期不能晚于第一个数据帧中的日期)
Table_1：
Table_2：
期望的结果：
从本质上讲，我知道SQL查询可以做spark.sql(“查询”)等任何事情。我尝试了几种在spark环境下不起作用的方法。谢谢!
浏览 1提问于2020-08-08得票数 2
1回答
Spark SQL更新/删除
、、、、
目前，我正在做一个使用pySpark的项目，它读取一些Hive表，将它们存储为数据帧，并且我必须对它们执行一些更新/过滤。我正在不惜一切代价避免使用Spark语法来创建一个框架，该框架只接受参数文件中的SQL，该参数文件将使用我的pySpark框架运行。
现在的问题是，我必须在我的最终数据帧上执行更新/删除查询，是否有任何可能的工作来在我的数据帧上执行这些操作？
非常感谢!
浏览 7提问于2019-11-15得票数 1
2回答
我有一个数据帧df。我已经对数据帧执行了decisionTree分类算法。这两列是执行算法时的标签和特征。该模型被称为dtc。如何在pyspark中创建混淆矩阵？
dtc = DecisionTreeClassifier(featuresCol = 'features', labelCol = 'label')
dtcModel = dtc.fit(train)
predictions = dtcModel.transform(test)
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
from pyspark.mllib.re
浏览 0提问于2019-10-16得票数 4
1回答
对于pandas dataframe中的无数据，我有两个结果不同的查询。 第一个查询： with self.connection as conn:
query = f"""SELECT current_client_name, client_phone_number, profile, effective_date, effective_time,
client_details.telegram_id, telegram_reference
浏览 11提问于2021-03-31得票数 0
回答已采纳
1回答
我想对list_id列中的两个df1 df2数据帧进行比较： df1 =
+---------+
| list_id|
+---------+
|[1, 2, 3]|
|[4, 5, 6]|
|[7, 8, 9]|
+---------+
df2 =
+------------+
| list_id|
+------------+
| [10, 3, 11]|
|[12, 13, 14]|
| [15, 6, 16]|
+------------+ 期望的结果是： df2 =
+-------------------+
| list_id|
+-------
浏览 9提问于2019-10-01得票数 0
回答已采纳
2回答
我查找了任何类似于熊猫df.groupby(upc)['store'].unique()的火花放电的参考资料，其中df是熊猫中的任何数据。
请使用这段代码在Pyspark中创建数据帧。
from pyspark.sql.types import StructType,StructField, StringType, IntegerType
from pyspark.sql import *
from datetime import date
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.appNa
浏览 5提问于2021-12-13得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个PySpark数据框架，它只包含一个元素。如何从数据帧中提取数字？
例如，如何从PySpark数据帧中获得数字5.0？
+-----------------+
| count |
+-----------------+
| 5.0 |
+-----------------+
浏览 0提问于2022-07-13得票数 1
回答已采纳
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