我使用的是pyspark 2.4.5,并且有一个数据帧,我已经对它进行了过滤,以包含所有条目作为groupby的一部分,其中包含空值 df_nulls = df.where(reduce(lambdax, y: x | y, (col(c).isNull() for c in df.columns))) 因此,我想进一步过滤,以删除(并获得一个单独的数据帧)所有列具有空值的
我试图为类似于以下内容的数据创建一个筛选器:8.3 x 10.98.3 x 10.98.5 x 1115 x 11
基本上快速而肮脏的方法是在行中有另一个单元格,在行中这些变量是真的,在我进行计数时,获取一个"x“或"y”或其他标记,然后按此进行筛选,但我怀疑有一种更好/更高效/更少资源密集的方法来帮助那些比我更有线索的人我甚至不
我们有基于SQL Server 2012的数据仓库。通常,对于连接影响下游操作符和执行速度慢、内存溢出等,我们得到的基数估计很差。是否有一篇好的文章、白皮书、博客、视频或其他东西来解释如何计算联接的基数?使用全扫描更新统计数据只会对某些情况有所帮助。
此外,任何关于如何纠正联接基数错误的指导链接都将非常有用。