通过在pyspark - sql中将字符串列转换为整型来获取非空值的计数

在pyspark-sql中，可以通过将字符串列转换为整型来获取非空值的计数。这可以通过使用cast函数将字符串列转换为整型，并使用filter函数过滤出非空值来实现。

以下是一个完整的示例代码：

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

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("String to Integer Conversion").getOrCreate()

# 读取数据
data = [("John", "25"), ("Alice", "30"), ("Bob", ""), ("Tom", "35")]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 将字符串列转换为整型，并过滤出非空值
filtered_df = df.filter(col("Age").cast("integer").isNotNull())

# 获取非空值的计数
count = filtered_df.count()

# 打印结果
print("非空值的计数：", count)

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在上述代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后使用createDataFrame方法创建了一个DataFrame，其中包含了姓名和年龄两列数据。接下来，我们使用filter函数和cast函数将字符串列"Age"转换为整型，并过滤出非空值的行。最后，我们使用count函数获取非空值的计数，并打印结果。

这个方法适用于需要将字符串列转换为整型，并获取非空值计数的场景，例如统计年龄非空值的数量。在腾讯云的产品中，可以使用TencentDB for PostgreSQL来存储和处理数据，使用Tencent Spark on EMR来进行大数据处理和分析。