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如何在PySpark中查找具有非空值的列集合

在PySpark中查找具有非空值的列集合，可以通过以下步骤实现：

导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

读取数据源文件（例如CSV、JSON等）并创建DataFrame：

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

其中，"data.csv"是数据源文件的路径。

使用df.columns获取所有列的名称列表。
使用df.select()和col()函数结合使用，筛选出具有非空值的列：

non_empty_columns = [col for col in df.columns if df.select(col).filter(col.isNotNull()).count() > 0]

打印结果：

print(non_empty_columns)

完整的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

non_empty_columns = [col for col in df.columns if df.select(col).filter(col.isNotNull()).count() > 0]

print(non_empty_columns)

以上代码将返回具有非空值的列集合。

对于PySpark中查找具有非空值的列集合的应用场景，可以用于数据清洗、数据预处理等任务，以便进一步分析和建模。

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相关搜索:查找相同列中具有非空值的行查找PySpark中每行的最新非空值从pyspark中的多个列中选择非空值在列中查找具有非ascii值的行过滤pyspark中的非空值和空白区分dataframe列中的空值和空值(pyspark)PySpark中具有非重复值的小部件如何从pyspark中的dataframe列中选择不同的非空值替换Pyspark Dataframe中列中的空值如何用PySpark中某列的第一个非空值填充该列的空值如何删除特定列中具有“非空值”的所有行？PySpark -查找具有多个不同值的DataFrame列的有效方法我只需要附加那些在pyspark dataframe中具有非空值的值使用median和mean计算的PySpark空值能够处理pyspark数据帧中的非数字列在Pyspark中计算数据帧中的空值和非空值列中的空值违反了非空约束PostgreSQL "email“列中的空值违反了非空约束 PySpark中未使用with列条件替换的空值从单个列中的Pyspark Dataframe中删除空值计算配置单元中具有非空值的行数

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