在Apache Spark DataFrame中，如何删除所有非None值都相同的列？

在Apache Spark DataFrame中，可以使用drop方法删除所有非None值都相同的列。

具体步骤如下：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql.functions import col

使用groupBy和countDistinct方法获取每列的非None值的唯一数量：

distinct_counts = df.agg(*[countDistinct(col(c)).alias(c) for c in df.columns])

使用columns方法获取所有列名：

columns_to_drop = [c for c in distinct_counts.columns if distinct_counts.select(c).first()[0] == 1]

使用drop方法删除需要删除的列：

df = df.drop(*columns_to_drop)

完整的代码示例：

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

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, "F", None),
        ("Bob", 30, "M", None),
        ("Charlie", 35, "M", None),
        ("Dave", None, None, None)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender", "address"])

# 删除所有非None值都相同的列
distinct_counts = df.agg(*[countDistinct(col(c)).alias(c) for c in df.columns])
columns_to_drop = [c for c in distinct_counts.columns if distinct_counts.select(c).first()[0] == 1]
df = df.drop(*columns_to_drop)

# 打印结果
df.show()

这样就可以删除所有非None值都相同的列。请注意，这个方法只会删除非None值都相同的列，如果有些列只有一个非None值，但是这个值在不同行中是不同的，这些列不会被删除。

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