在一列中获取spark dataframe的所有非空列

在Spark中，可以使用columns属性获取DataFrame的所有列名。然后，可以使用dropna()方法过滤掉包含空值的列，最后返回非空列的列表。

以下是一个完整的答案示例：

要获取Spark DataFrame的所有非空列，可以按照以下步骤进行操作：

首先，使用columns属性获取DataFrame的所有列名。columns属性返回一个包含所有列名的列表。
接下来，使用dropna()方法过滤掉包含空值的列。dropna()方法用于删除包含空值的行或列。在这里，我们将使用subset参数指定要删除的列，并将其设置为DataFrame的所有列。
最后，返回非空列的列表。

下面是一个示例代码：

# 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, "Engineer"),
        ("Bob", None, "Developer"),
        (None, 30, "Manager")]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Role"])

# 获取DataFrame的所有列名
all_columns = df.columns

# 过滤掉包含空值的列
non_null_columns = [col for col in all_columns if df.dropna(subset=[col]).count() > 0]

# 打印非空列的列表
print(non_null_columns)

输出结果将是一个包含非空列名的列表，例如：