如何在pyspark中添加指示每行NaN值数量的附加列

在pyspark中，可以使用withColumn方法来添加一个附加列，该列用于指示每行NaN值的数量。首先，需要导入pyspark.sql.functions模块，该模块提供了许多用于数据处理的函数。

以下是在pyspark中添加指示每行NaN值数量的附加列的步骤：

1. 导入必要的模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, isnan, sum

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 加载数据集：

df = spark.read.csv("your_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)

请将"your_dataset.csv"替换为你的数据集路径。

1. 添加附加列：

df_with_nan_count = df.withColumn("nan_count", sum(isnan(col(c)).cast("int") for c in df.columns))

解释：

• isnan(col(c))用于检查每个列中的NaN值。
• cast("int")将布尔值转换为整数，以便进行求和。
• sum(...)对每行中的NaN值进行求和。
• withColumn("nan_count", ...)将求和结果添加为名为"nan_count"的附加列。

现在，df_with_nan_count包含了一个名为"nan_count"的附加列，该列指示每行中NaN值的数量。

注意：以上代码仅适用于pyspark 2.x版本。如果使用pyspark 3.x版本，需要将sum(...)中的for c in df.columns更改为for c in df.columns[1:]，以排除第一列（假设第一列是标识符列）。

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