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如何在PySpark中查找具有非空值的列集合

在PySpark中查找具有非空值的列集合，可以通过以下步骤实现：

导入必要的模块和函数：

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

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

读取数据源文件（例如CSV、JSON等）并创建DataFrame：

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

其中，"data.csv"是数据源文件的路径。

使用df.columns获取所有列的名称列表。
使用df.select()和col()函数结合使用，筛选出具有非空值的列：

non_empty_columns = [col for col in df.columns if df.select(col).filter(col.isNotNull()).count() > 0]

打印结果：

print(non_empty_columns)

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.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

non_empty_columns = [col for col in df.columns if df.select(col).filter(col.isNotNull()).count() > 0]

print(non_empty_columns)

以上代码将返回具有非空值的列集合。

对于PySpark中查找具有非空值的列集合的应用场景，可以用于数据清洗、数据预处理等任务，以便进一步分析和建模。

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