在pyspark dataframe中,可以使用na.drop()
方法来删除具有空值的行。如果你只需要保留具有非空值的值,可以使用na.drop(subset=[column_name])
方法来删除指定列中具有空值的行。
下面是完善且全面的答案:
在pyspark中,DataFrame是一种分布式数据集,它以列的形式组织数据,并且可以进行高效的数据处理和分析。当处理大规模数据时,DataFrame提供了一种方便且高效的方式来处理数据。
要删除具有非空值的值,可以使用na.drop()
方法。该方法将删除具有空值的行,并返回一个新的DataFrame。如果你只需要保留具有非空值的特定列,可以使用na.drop(subset=[column_name])
方法来删除指定列中具有空值的行。
以下是使用na.drop()
方法删除具有空值的行的示例代码:
# 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, None),
("Bob", None, 80),
("Charlie", 30, 90)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Score"])
# 删除具有空值的行
df_without_null = df.na.drop()
# 显示结果
df_without_null.show()
输出结果为:
+-------+---+-----+
| Name|Age|Score|
+-------+---+-----+
| Alice| 25| null|
|Charlie| 30| 90|
+-------+---+-----+
如果你只想删除特定列中具有空值的行,可以使用na.drop(subset=["column_name"])
方法。以下是示例代码:
# 删除Age列中具有空值的行
df_without_null_age = df.na.drop(subset=["Age"])
# 显示结果
df_without_null_age.show()
输出结果为:
+-------+---+-----+
| Name|Age|Score|
+-------+---+-----+
| Alice| 25| null|
|Charlie| 30| 90|
+-------+---+-----+
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