pyspark中包含空值的行数

在pyspark中，可以使用DataFrame API来处理包含空值的行数。DataFrame是一种分布式数据集，可以进行高效的数据处理和分析。

要计算DataFrame中包含空值的行数，可以使用isNull()和sum()函数的组合。具体步骤如下：

导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

加载数据并创建DataFrame：

data = [(1, "John", None),
        (2, "Alice", 25),
        (3, "Bob", 30),
        (4, None, 35)]

df = spark.createDataFrame(data, ["id", "name", "age"])

使用isNull()函数检查每列是否为空值，并使用sum()函数计算包含空值的行数：

null_count = df.select([sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in df.columns]).collect()[0]
total_null_count = sum(null_count)

在上述代码中，我们首先使用select()函数和isNull()函数来检查每列是否为空值，然后使用sum()函数将每列的结果相加，最后使用collect()0将结果转换为列表并取第一个元素。最终，我们将得到包含空值的行数。

打印结果：

print("包含空值的行数：", total_null_count)

完整的代码如下所示：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data = [(1, "John", None),
        (2, "Alice", 25),
        (3, "Bob", 30),
        (4, None, 35)]

df = spark.createDataFrame(data, ["id", "name", "age"])

null_count = df.select([sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in df.columns]).collect()[0]
total_null_count = sum(null_count)

print("包含空值的行数：", total_null_count)

对于pyspark中包含空值的行数的计算，腾讯云提供了一系列的云原生数据仓库和数据分析产品，例如TencentDB for TDSQL、TencentDB for PostgreSQL、TencentDB for Redis等，可以用于存储和处理大规模数据，并提供了高可用性和弹性扩展的能力。您可以通过腾讯云官方网站了解更多关于这些产品的详细信息和使用方法。

参考链接：