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如何使用pyspark从spark df中删除空列

使用pyspark从Spark DataFrame中删除空列的方法如下：

首先，导入必要的模块和类：

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

创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

加载数据并创建一个DataFrame：

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

这里假设数据文件是以CSV格式存储的，且第一行是列名。

使用drop方法删除空列：

df = df.drop(*[col for col in df.columns if df.select(col).dropna().count() == 0])

这里使用了列表推导式来获取所有空列的列名，并通过drop方法删除这些列。

可选：打印删除空列后的DataFrame：

df.show()

完整的代码示例：

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

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

df = df.drop(*[col for col in df.columns if df.select(col).dropna().count() == 0])

df.show()

在这个例子中，我们使用了pyspark的drop方法来删除空列。首先，我们通过遍历DataFrame的所有列，使用select方法选择每一列，并使用dropna方法删除该列中的空值。然后，我们使用count方法统计删除空值后的行数，如果行数为0，则说明该列是空列。最后，我们使用drop方法删除所有空列。

这种方法适用于任何Spark DataFrame，并且可以动态地删除空列，而不需要硬编码列名。

相关搜索:Pyspark DF:如何添加文字空dict '{}‘列 Spark - Drop null值从map列中删除为什么空值在删除PySpark后仍在列中从pyspark dataframe中的数组列中删除结构从PySpark数组中删除空项从Spark Dataframe的ArrayType列中删除Scala中的空列表从单个列中的Pyspark Dataframe中删除空值从另一个df插入到df中时的空列从数组pyspark中删除数组列使用pyspark中的列索引删除同名的列

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