开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

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。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云PySpark产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/spark
腾讯云数据仓库产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/dw
腾讯云数据湖产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/datalake

相关搜索:"email“列中的空值违反了非空约束 PySpark -查找具有多个不同值的DataFrame列的有效方法 PySpark中具有非重复值的小部件 PySpark中未使用with列条件替换的空值从pyspark中的多个列中选择非空值从单个列中的Pyspark Dataframe中删除空值使用median和mean计算的PySpark空值能够处理pyspark数据帧中的非数字列列中的空值违反了非空约束PostgreSQL 区分dataframe列中的空值和空值(pyspark)在Pyspark中计算数据帧中的空值和非空值

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。

03

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。

02

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

RDD（弹性分布式数据集）是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的分布式对象集合。

01

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

RDD（弹性分布式数据集）是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象；它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。

03

Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.

06

我攻克的技术难题：大数据小白从0到1用Pyspark和GraphX解析复杂网络数据

在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API，它提供了一套强大的工具，用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx，您可以轻松地进行图分析和处理。

02

浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。

03

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(四)_RDD连接/集合操作

对应于SQL中常见的JOIN操作菜鸟教程网关于SQL连接总结性资料 Pyspark中的连接函数要求定义键，因为连接的过程是基于共同的字段(键)来组合两个RDD中的记录，因此需要操作键值对RDD

02

Spark Extracting,transforming,selecting features

官方文档链接：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-features.html

04

[1017]pyspark之dataframe操作

在join操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作

01

手把手教你实现PySpark机器学习项目——回归算法

在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。

01

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

05

PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。

02

分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

02

大数据处理实践！手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

07

独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。

01

《干货系列》SQL语句-知无不言言无不尽

1.SQL , Structure Query Language，结构化查询语言，是一种申明式的语言。 SQL包括6部分： 1.DQL（Data Query Language）数据查询语言，SELECT语句等； 2.DML（Data Manipulation Language）数据操作语言，INSERT、UPDATE、DELETE等。 3.TPL（Transaction Process language）事务处理语言，BEGIN TRASACTION , COMMIT,ROLLBACK 4.DCL（Dat

05

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

02

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！

02

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。

02

PostgreSQL 教程

本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。

01

人工智能，应该如何测试？（六）推荐系统拆解

根据之前学习到的内容，我们已经基本了解到了要如何构建一个二分类模型。我们都知道模型大体可以分成，回归，二分类和多分类。但推荐系统是属于哪一种场景呢，比如我们常见的广告推荐或者内容推荐，这些场景都是由系统来判断用户的喜好来推送广告或者视频内容，以追求更高的点击率和转化率。这种场景怎么看都不像跟这三种类型的算法有关系。

01

PySpark入门级学习教程，框架思维（中）

在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。这个模块是Spark中用来处理结构化数据的，提供一个叫SparkDataFrame的东西并且自动解析为分布式SQL查询数据。我们之前用过Python的Pandas库，也大致了解了DataFrame，这个其实和它没有太大的区别，只是调用的API可能有些不同罢了。

03

Python大数据之PySpark(五)RDD详解

rdd2=sc.textFile(“hdfs://node1:9820/pydata”)

02

Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值，用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。

02

python中的pyspark入门

PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。

02

PySpark UD(A)F 的高效使用

Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。

03

3万字长文，PySpark入门级学习教程，框架思维

关于PySpark，我们知道它是Python调用Spark的接口，我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序，它支持了大多数的Spark功能，比如SparkDataFrame、Spark SQL、Streaming、MLlib等等。只要我们了解Python的基本语法，那么在Python里调用Spark的力量就显得十分easy了。下面我将会从相对宏观的层面介绍一下PySpark，让我们对于这个神器有一个框架性的认识，知道它能干什么，知道去哪里寻找问题解答，争取看完这篇文章可以让我们更加丝滑地入门PySpark。话不多说，马上开始！

02

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）

本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的

03

如何使用Apache Spark MLlib预测电信客户流失

Spark MLLib是一个用于在海量数据集上执行机器学习和相关任务的库。使用MLlib，可以对十亿个观测值进行机器学习模型的拟合，可能只需要几行代码并利用数百台机器就能达到。MLlib大大简化了模型开发过程。

01

请简述list,set,map类型的集合的各自特点_list与set的区别

HashMap 是线程不安全的,HashMap 是一个接口,是 Map的一个子接口,是将键映射到值得对象,不允许键值重复,允许空键和空值;由于非线程安全, HashMap的效率要较 HashTable 的效率高一些. HashTable 是线程安全的一个集合,不允许 null 值作为一个 key 值或者 Value 值; HashTable 是 sychronize(同步化),多个线程访问时不需要自己为它的方法实现同步,而 HashMap 在被多个线程访问的时候需要自己为它的方法实现同步;

04

Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD [Resilient Distribute Data]（上）

RDD是Spark编程中最基本的数据对象，无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。 RDD主要是存储在内存中（亦可持久化到硬盘上），这就是相对于Hadoop的MapReduce的优点，节省了重新读取硬盘数据的时间。

02

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下）

本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的

04

金融风控数据管理——海量金融数据离线监控方法

作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。背景在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。在过去，我们部署监控的方式为：风控要素负责同学在要素上线前，通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化；将监控指标运算结果出库mysql\tbase，用于指标的展示和告警；告警系统轮询指标是否异常，如异常则通过企业微信等推送告警消息。这种

01

我在乌鲁木齐公司的实习内容

1.一些数据库的基本概念与sql的不太一样，数据库的表对应db的集合，行对应文档，字段对应域等等。db多了一个正则表达式的数据类型 2.字符串采用UTF-8编码，使用二进制数据存储，可以存储视频，图像，音频 3.mongodb创建账户时需要声明账户对于指定或所有数据库所拥有的读写权限，网上没有找到如何更改账户权限的方法，只有创建时设置的方法 4.是一个介于关系和非关系之间的数据库，以键值对存储数据。但也有聚合，索引，排序的功能。 5.查询语句的方式与之前的sql不一样，但不支持子查询，解决方案是先读出数据然后再进行计算 6.可以把不同结构文件存储在同一个数据库中 7.分布式文件系统

02

使用CDSW和运营数据库构建ML应用3:生产ML模型

在最后一部分中，我们将讨论一个演示应用程序，该应用程序使用PySpark.ML根据Cloudera的运营数据库（由Apache HBase驱动）和Apache HDFS中存储的训练数据来建立分类模型。然后，对该模型进行评分并通过简单的Web应用程序提供服务。有关更多上下文，此演示基于此博客文章如何将ML模型部署到生产中讨论的概念。

01

Java数据结构与算法解析(十二)——散列表

散列表就是一种以键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。

01

浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL —- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验，很多初学的朋友对大数据挖掘，数据分析第一直观的印象，都只是业务模型，以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中，看似最普通，却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。

03

哈希表

哈希表的英文叫 “Hash Table”，我们平时也叫它 “散列表” 或者 “Hash 表”。

02

PySpark︱DataFrame操作指南：增/删/改/查/合并/统计与数据处理

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。

01

PySpark初级教程——第一步大数据分析(附代码实现)

我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!我敢肯定你已经了解过当今时代数据的产量。McKinsey, Gartner, IBM,等公司都给出了他们公司的数据。

02

Python+大数据学习笔记(一)

pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外，很多执行算法是单线程处理，不能充分利用cpu性能 spark的核心概念之一是shuffle，它将数据集分成数据块，好处是： • 在读取数据时，不是将数据一次性全部读入内存中，而是分片，用时间换空间进行大数据处理 • 极大的利用了CPU资源 • 支持分布式结构，弹性拓展硬件资源。

02

PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。

02

树和二叉树

在计算机科学中，树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实现这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由 n（n>0）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做 “树” 是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。

02

.NET中的泛型集合

近对集合相关的命名空间比较感兴趣，以前也就用下List, Dictionary<Tkey, TValue>之类，总之，比较小白。点开N多博客，MSDN，StackOverflow，没找到令我完全满意的答案，本打算自己总结下写出来，工作量好大的感觉……直到昨晚随意翻到看了一些又放下的《深入理解C#》-附录B部分，高兴地简直要叫出来——“这总结真是太绝了，好书不愧是好书”。真是“踏破铁鞋无觅处，得来全不费工夫”，最好的资源就在眼下，而自己居然浑然不知。或许只有深入技术细节的时候，才能认识到经典为什么经典吧！言归正传，本博客主要是对《深入理解C#》-附录B的摘录，并加了些标注。

02

Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息UniqueKeys列集合

上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章，TableScan，Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响，选择率Selectivity和记录数RowCount。

02

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。

07

VBA中的高级筛选技巧：获取唯一值

在处理大型数据集时，很可能需要查找并获取唯一值，特别是唯一字符串。例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。

01

数据结构第七章查找

列表：由同一类型的数据元素组成的集合。关键码：数据元素中的某个数据项，可以标识列表中的一个或一组数据元素。键值：关键码的值。主关键码：可以唯一地标识一个记录的关键码。次关键码：不能唯一地标识一个记录的关键码。

03

Mysql-关系型数据库与非关系型数据库

Oracle、Mysql、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭