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有没有什么方法可以找到pyspark数据帧中有数据的列数

在pyspark中找到数据帧中有数据的列数的方法是使用dropna()函数结合count()函数来实现。

具体步骤如下：

  1. 导入所需的模块：
代码语言：txt
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from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
  1. 创建SparkSession：
代码语言：txt
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spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  1. 加载数据集：
代码语言：txt
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df = spark.read.csv("your_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)
  1. 使用dropna()函数删除包含缺失值的行：
代码语言：txt
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df_cleaned = df.dropna()
  1. 使用count()函数计算每列非空值的数量：
代码语言：txt
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column_count = df_cleaned.agg(*(count(col(c)).alias(c) for c in df_cleaned.columns)).collect()[0].asDict()

最后，column_count将是一个字典，其中键为列名，值为该列中的非空值数量。你可以通过column_count.keys()获取所有具有数据的列名。

请注意，此方法假设数据帧中的空值以null形式表示。如果数据集中的空值表示为空字符串或其他形式，请相应地修改代码。

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