Spark Dataframe -显示每列的空行计数

Spark DataFrame是一种分布式数据集，它以表格形式组织数据，并提供了丰富的操作和转换方法。它是Spark SQL的核心概念之一，用于处理结构化数据。

空行计数是指统计DataFrame中每列的空值数量。空值是指在某一列中没有具体数值或者为null的情况。

在Spark DataFrame中，可以使用isNull()和isNaN()方法来判断某一列是否为空值。然后可以使用filter()方法过滤出空值行，并使用count()方法统计数量。

以下是一个示例代码，用于显示每列的空行计数：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 读取数据文件创建DataFrame
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 显示每列的空行计数
for column in df.columns:
    null_count = df.filter(df[column].isNull() | df[column].isNaN()).count()
    print("列名: {}, 空行计数: {}".format(column, null_count))

在上述示例中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用read.csv()方法读取数据文件并创建DataFrame。接下来，通过遍历每一列，使用filter()方法过滤出空值行，并使用count()方法统计数量。最后，打印出每列的空行计数。

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