对dataframe中的空值进行计数: scala spark

在Scala Spark中，可以使用DataFrame的na方法来对空值进行计数。na方法提供了一系列用于处理缺失值的函数。

要对DataFrame中的空值进行计数，可以使用na.drop方法来删除包含空值的行，然后使用count方法来计算剩余的行数。具体代码如下：

val count = dataframe.na.drop.count

这段代码首先使用na.drop方法删除包含空值的行，然后使用count方法计算剩余的行数，即空值的计数。

在Spark中，还可以使用其他方法来处理空值，例如使用na.fill方法填充空值，使用na.replace方法替换空值等。根据具体的需求，选择合适的方法来处理空值。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云的云数据库TDSQL，它是一种高性能、高可用、可弹性伸缩的云数据库产品，支持MySQL和PostgreSQL引擎。TDSQL提供了数据备份、容灾、监控等功能，可以满足大规模数据存储和处理的需求。

腾讯云TDSQL产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdsql

相关·内容

如何对矩阵中的所有值进行比较？

如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后

7.6K2 0

【技术分享】Spark DataFrame入门手册

一、简介 Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...3.jpg 这段代码的意思是从tdw 表中读取对应分区的数据，select出表格中对应的字段（这里面的字段名字就是表格字段名字，需要用双引号）toDF将筛选出来的字段转换成DataFrame，在进行groupBy...操作，这里的groupBy操作跟TDW hive操作是一样的意思，对指定字段进行分组操作，count函数用来计数计数，这里得到的DataFrame最后有一个”count”命名的字段保存每个分组的个数（这里特别需要注意函数的返回类型...API介绍： http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrameNaFunctions

4.7K6 0

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

最后，我们通过将 Dataset 中 unique values （唯一的值）进行分组并对它们进行计数来定义 wordCounts DataFrame 。...在这个模型中，当有新数据时， Spark 负责更新 Result Table ，从而减轻用户对它的考虑。...如果这些 columns （列）显示在用户提供的 schema 中，则它们将根据正在读取的文件路径由 Spark 进行填充。...我们正在定义查询的 watermark 对 “timestamp” 列的值，并将 “10 minutes” 定义为允许数据延迟的阈值。...unique identifier （唯一标识符）对 data streams 中的记录进行重复数据删除。

5.2K6 0

如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序

# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)

11.5K1 0

SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法，然后对内置数据源进行深入介绍。...一致化规则如下：这两个schema中的同名字段必须具有相同的数据类型。一致化后的字段必须为Parquet的字段类型。这个规则同时也解决了空值的问题。...如果在一个将ArrayType值的元素可以为空值，containsNull指示是否允许为空。...不同语言访问或创建数据类型方法不一样： Scala 代码中添加 import org.apache.spark.sql.types._，再进行数据类型访问或创建操作。 ?...需要注意的是： NaN = NaN 返回 true 可以对NaN值进行聚合操作在join操作中，key为NaN时，NaN值与普通的数值处理逻辑相同 NaN值大于所有的数值型数据，在升序排序中排在最后

9K3 0

spark dataframe操作集锦（提取前几行，合并，入库等）

spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。...首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。...scala> val fes = hiveContext.sql(sqlss) fes: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr...* from ftable01") res1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [] 最后附上dataframe的一些操作及用法： DataFrame 的函数...：String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的， 13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型，去除模式中的数据 14、 unpersist

1.3K3 0

Apache Spark大数据分析入门（一）

Spark SQL使得用户使用他们最擅长的语言查询结构化数据，DataFrame位于Spark SQL的核心，DataFrame将数据保存为行的集合，对应行中的各列都被命名，通过使用DataFrame，...RDD的第一个元素 textFile.first() res3: String = # Apache Spark 对textFile RDD中的数据进行过滤操作，返回所有包含“Spark”关键字的行...，操作完成后会返回一个新的RDD，操作完成后可以对返回的RDD的行进行计数筛选出包括Spark关键字的RDD然后进行行计数 val linesWithSpark = textFile.filter(line...值得注意的是，Spark还存在键值对RDD（Pair RDD），这种RDD的数据格式为键/值对数据（key/value paired data）。例如下表中的数据，它表示水果与颜色的对应关系： ?...下面总结一下Spark从开始到结果的运行过程：创建某种数据类型的RDD 对RDD中的数据进行转换操作，例如过滤操作在需要重用的情况下，对转换后或过滤后的RDD进行缓存在RDD上进行action

9735 0

Spark SQL 数据统计 Scala 开发小结

1、RDD Dataset 和 DataFrame 速览 RDD 和 DataFrame 都是一个可以看成有很多行，每一行有若干列的数据集（姑且先按照记录和字段的概念来理解）在 scala 中可以这样表示一个...每条记录是多个不同类型的数据构成的元组 RDD 是分布式的 Java 对象的集合，RDD 中每个字段的数据都是强类型的当在程序中处理数据的时候，遍历每条记录，每个值，往往通过索引读取 val filterRdd...在 Spark 2.1 中， DataFrame 的概念已经弱化了，将它视为 DataSet 的一种实现 DataFrame is simply a type alias of Dataset[Row]...Dataset API 属于用于处理结构化数据的 Spark SQL 模块（这个模块还有 SQL API），通过比 RDD 多的数据的结构信息（Schema），Spark SQL 在计算的时候可以进行额外的优化...，将空值替换为 0.0 unionData.na.fill(0.0) 5、NaN 数据中存在数据丢失 NaN，如果数据中存在 NaN（不是 null ）,那么一些统计函数算出来的数据就会变成 NaN，

9.5K19 16

Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

Spark实现空值填充空值填充是一个非常常见的数据处理方式，核心含义就是把原来缺失的数据给重新填上。因为数据各式各样，因为处理问题导致各种未填补的数据出现也是家常便饭。...不同的数据自然要有不同的处理方式，因此我们这里也会介绍使用不同的方式进行填充时，对应的不同的代码。在这一部分，我们会介绍以平均数，中位数，众数和自己手动处理方式进行空值填充的方式。...现在我们考虑people.json，这个文件中，age这一列是存在一个空值的。...Request 6: 对多列进行空值填充，填充结果为各列已有值的平均值。...有的时候，需求上会希望保留新列，为了保证变化是正确的。 Request 7: 和之前类似，按平均值进行空值填充，并保留产生的新列。那应该如何操作呢？

6.5K4 0

spark零基础学习线路指导

的元素合并，并返回一个新的 DStream. count() 通过对 DStreaim 中的各个 RDD 中的元素进行计数，然后返回只有一个元素的 RDD 构成的 DStream reduce...(func) 对源 DStream 中的各个 RDD 中的元素利用 func 进行聚合操作，然后返回只有一个元素的 RDD 构成的新的 DStream. countByValue() 对于元素类型为...K 的 DStream，返回一个元素为（ K,Long）键值对形式的新的 DStream， Long 对应的值为源 DStream 中各个 RDD 的 key 出现的次数 reduceByKey...(func, [numTasks]) 利用 func 函数对源 DStream 中的 key 进行聚合操作，然后返回新的（ K， V）对构成的 DStream join(otherStream...key 的新值，对 key 进行更新，返回一个新状态的 DStream window 对滑动窗口数据执行操作除了DStream，还有个重要的概念，需要了解 windows滑动窗体我们知道

2K5 0

spark2的SparkSession思考与总结2：SparkSession有哪些函数及作用是什么

mod=viewthread&tid=23381 版本：spark2我们在学习的过程中，很多都是注重实战，这没有错的，但是如果在刚开始入门就能够了解这些函数，在遇到新的问题，可以找到方向去解决问题。...emptyDataFrame函数 public Dataset emptyDataFrame() 返回一个空没有行和列的DataFrame emptyDataset函数 public Dataset emptyDataset(Encoder evidence$1) 创建一个T类型的空的Dataset createDataFrame函数 public <A extends...DataFrame [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...这仅在Scala中可用，主要用于交互式测试和调试。

3.5K5 0

Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法： error，直接抛出异常 skip，跳过该样本数据 keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值下面是基于Spark MLlib...这样就得到了一个列表，列表里面的内容是[a, c, b]，然后执行transform来进行转换： val indexed = indexer.transform(df) 这个transform可想而知就是用这个数组对每一行的该列进行转换...// 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！ // 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！...// 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！...关键的地方在这里，给新增加的字段的类型StructField设置了一个Metadata。这个Metadata正常都是空的{}，但是这里设置了metadata之后，里面包含了label数组的信息。

2.7K0 0

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

在 Scala 和 Java中, 一个 DataFrame 所代表的是一个多个 Row（行）的的 Dataset（数据集合）....在 the Scala API中, DataFrame仅仅是一个 Dataset[Row]类型的别名....Data Sources （数据源） Spark SQL 支持通过 DataFrame 接口对各种 data sources （数据源）进行操作....仅在 Hive metastore schema 中出现的任何字段在 reconciled schema 中作为 nullable field （可空字段）添加....在 Spark 1.3 中，Java API 和 Scala API 已经统一。两种语言的用户可以使用 SQLContext 和 DataFrame。

25.9K8 0

spark零基础学习线路指导【包括spark2】

1.4K3 0

Note_Spark_Day14：Structured Streaming(以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL引擎)

可以对流式数据进行去重操作，提供API函数：deduplication 演示范例：对网站用户日志数据，按照userId和eventType去重统计，网站代码如下。...{DataFrame, SparkSession} /** * 对物联网设备状态信号数据，实时统计分析: * 1）、信号强度大于30的设备 * 2）、各种设备类型的数量 * 3）、各种设备类型的平均信号强度...{DataFrame, SparkSession} /** * 对物联网设备状态信号数据，实时统计分析: * 1）、信号强度大于30的设备 * 2）、各种设备类型的数量 * 3）、各种设备类型的平均信号强度...基于事件时间窗口分析：第一点、按照窗口大小和滑动大小对流式数据进行分组，划分为一个个组（窗口）第二点、按照业务，对每个组（窗口）中数据进行聚合统计分析 StructuredStreaming中...希望在10分钟的窗口内对单词进行计数，每5分钟更新一次，如下图所示：基于事件时间窗口统计有两个参数索引：分组键（如单词）和窗口（事件时间字段）。

2.4K2 0

Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数

最近，Databricks的工程师撰写了博客，介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。...在调用这些函数时，还可以指定列的别名，以方便我们对这些数据进行测试。...概要与描述性统计（Summary and Descriptive Statistics）包含了计数、平均值、标准差、最大值、最小值运算。...以上新特性都会在Spark 1.4版本中得到支持，并且支持Python、Scala和Java。...在未来发布的版本中，DataBricks还将继续增强统计功能，并使得DataFrame可以更好地与Spark机器学习库MLlib集成，例如Spearman Correlation（斯皮尔曼相关）、针对协方差运算与相关性运算的聚合函数等

1.2K7 0

Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

2.2 Spark SQL的DataFrame优点可通过SQL语句、API等多种方式进行查询和操作，还支持内置函数、用户自定义函数等功能支持优化器和执行引擎，可自动对查询计划进行优化，提高查询效率...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...表示DataFrame 通常将Scala/Java中的Dataset of Rows称为DataFrame。...Spark SQL用来将一个 DataFrame 注册成一个临时表（Temporary Table）的方法。之后可使用 Spark SQL 语法及已注册的表名对 DataFrame 进行查询和操作。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询

4.1K2 0

Spark与mongodb整合完整版本

}"))) println(aggregatedRdd.count) println(aggregatedRdd.first.toJson) 使用aggregation pipeline也提供了处理空值结果的好处...").save() 四，数据类型 Spark支持数量有限的数据类型，以确保所有BSON类型于Spark DataFrames / Datasets中的类型都可以相互转化。...默认 10 C),MongoShardedPartitioner 针对分片集群的分区器。根据chunk数据集对collection进行分片。需要读取配置数据库。...对于Spark读取外部数据封装RDD，实际上最终要的点就是计算分区。因为这决定者你任务的并发度和处理速度，完全理解数据，掌握数据在Spark应用中的流动过程，对做一个少bug的应用大有裨益。...后面会出文章对这点，对多种数据源详细介绍，欢迎大家持续关注浪尖更新。本文翻译自：https://docs.mongodb.com/spark-connector/v1.1/

9K10 0

使用Apache Spark处理Excel文件的简易指南

前言在日常的工作中，表格内的工具是非常方便的x，但是当表格变得非常多的时候，就需要一些特定的处理。Excel作为功能强大的数据处理软件，广泛应用于各行各业，从企业管理到数据分析，可谓无处不在。...这些数据进行一个分析，整理，筛选，排序。分析整理有用的内容。...操作创建一个spark项目，在IntelliJ IDEA中创建Spark项目时，默认的目录结构如下：project-root/│├── src/│ ├── main/│ │ ├── java...代码示例Spark不但提供多样的数据处理方式，更在DataFrame API中支持筛选、聚合和排序等操作。此外，内置丰富的数据处理函数和操作符使处理Excel数据更为便捷。...希望本文能让您对Spark处理Excel有更深入了解，在实践中更好地应用。

3841 0

第三天：SparkSQL

什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...是DataFrame API的一个扩展，是SparkSQL最新的数据抽象；用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有DataFrame的查询优化特性；用样例类来对DataSet中定义数据的结构信息...DataFrame 创建在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换...在对DataFrame跟DataSet进行许多操作都要import spark.implicits._ DataFrame跟DataSet均可使用模式匹配获取各个字段的值跟类型。...SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。

13K1 0

点击加载更多

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