在pyspark中,可以使用columns
属性获取dataframe的所有列名,并使用iteritems()
方法迭代每一列。然后,可以使用filter()
函数过滤掉包含NA值的列,并使用withColumn()
方法创建一个新的dataframe,其中只包含非NA值的列。
以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例dataframe
data = [("Alice", 25, 160),
("Bob", None, 175),
("Charlie", 30, None)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Height"])
# 获取所有列名并迭代
for col_name, col_type in df.dtypes:
# 过滤掉包含NA值的列
if col_type != "null":
# 创建新的dataframe,只包含非NA值的列
new_df = df.filter(df[col_name].isNotNull()).withColumn(col_name, df[col_name])
# 打印新的dataframe
new_df.show()
# 关闭SparkSession
spark.stop()
在上述示例中,我们首先创建了一个示例dataframe df
,其中包含三列:Name、Age和Height。然后,我们使用dtypes
属性获取dataframe的列名和类型,并使用iteritems()
方法迭代每一列。在迭代过程中,我们使用filter()
函数过滤掉包含NA值的列,并使用withColumn()
方法创建一个新的dataframe new_df
,其中只包含非NA值的列。最后,我们使用show()
方法打印新的dataframe。
这种方法可以确保只迭代非NA值的列,并且不会提及任何特定的云计算品牌商。
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