在pyspark中，可以使用isNull()和isNotNull()方法来区分dataframe列中的空值和非空值。

1. 空值（Null Values）：在dataframe中，空值表示缺失的数据或未定义的值。空值在数据处理中很常见，需要进行特殊处理。
2. 空值判断方法：
   • isNull()：用于判断列中的值是否为空值，返回一个布尔类型的列。
   • isNotNull()：用于判断列中的值是否为非空值，返回一个布尔类型的列。
3. 示例代码：from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col

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")

判断空值和非空值

df.withColumn("AgeIsNull", col("Age").isNull()) \

 .withColumn("ScoreIsNotNull", col("Score").isNotNull()) \

 .show()

输出结果：

+-------+----+-----+---------+--------------+

| Name| Age|Score|AgeIsNull|ScoreIsNotNull|

+-------+----+-----+---------+--------------+

| Alice| 25| null| false| false|

| Bob|null| 80| true| true|

|Charlie| 30| 90| false| true|

+-------+----+-----+---------+--------------+

1. 空值的处理：
   • 删除空值：可以使用dropna()方法删除包含空值的行或列。
   • 填充空值：可以使用fillna()方法将空值替换为指定的值。
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