Python / Pyspark - Count NULL、empty和NaN

Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点。它广泛应用于各种领域，包括云计算、数据分析、人工智能等。Pyspark是Python的一个开源分布式计算框架，用于处理大规模数据集。

在Python和Pyspark中，我们可以使用不同的方法来计算NULL、empty和NaN值的数量。

对于Python，我们可以使用以下代码来计算NULL、empty和NaN值的数量：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                     'B': [np.nan, '', 'abc', 'def'],
                     'C': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})

# 计算NULL值的数量
null_count = data.isnull().sum().sum()

# 计算empty值的数量
empty_count = (data == '').sum().sum()

# 计算NaN值的数量
nan_count = data.isna().sum().sum()

print("NULL值的数量：", null_count)
print("empty值的数量：", empty_count)
print("NaN值的数量：", nan_count)

对于Pyspark，我们可以使用以下代码来计算NULL、empty和NaN值的数量：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, isnan, isnull

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个示例数据集
data = spark.createDataFrame([(1, None, None), (2, '', None), (None, 'abc', None), (4, 'def', None)], ['A', 'B', 'C'])

# 计算NULL值的数量
null_count = data.select([col(c).isNull().cast('int').alias(c) for c in data.columns]).agg(*[sum(c).alias(c) for c in data.columns]).collect()[0].asDict()

# 计算empty值的数量
empty_count = data.select([col(c).isNull().cast('int').alias(c) for c in data.columns]).filter((col('B') == '') | (col('C') == '')).agg(*[sum(c).alias(c) for c in data.columns]).collect()[0].asDict()

# 计算NaN值的数量
nan_count = data.select([isnan(c).cast('int').alias(c) for c in data.columns]).agg(*[sum(c).alias(c) for c in data.columns]).collect()[0].asDict()

print("NULL值的数量：", null_count)
print("empty值的数量：", empty_count)
print("NaN值的数量：", nan_count)

以上代码中，我们首先创建了一个示例数据集，然后使用相应的函数来计算NULL、empty和NaN值的数量。对于Python，我们使用pandas库来处理数据，而对于Pyspark，我们使用SparkSession和pyspark.sql.functions库来处理数据。

这些计算NULL、empty和NaN值的方法可以在数据分析、数据清洗、数据预处理等场景中使用。在云计算领域中，可以使用这些方法来处理大规模数据集，进行数据质量分析和数据清洗。

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