import numpy as np
df = spark.createDataFrame(
[(1, 1, None), (1, 2, float(5)), (1, 3, np.nan), (1, 4, None), (1, 5, float(10)), (1, 6, float('nan')), (1, 6, float('nan'))],
('session', "timestamp1", "id2"))
预期产量
每列的nan / null计数的数据框
注意：我在堆栈溢出中发现的先前问题仅检查null而不是nan。这就是为什么我创建了一个新问题。
我知道我可以在spark中使用isull（）函数在Spark列中查找Null值的数量，但是如何在Spark数据帧中查找Nan值？
您可以使用此处显示的方法并替换isNull为isnan：
from pyspark.sql.functions import isnan, when, count, col
df.select([count(when(isnan(c), c)).alias(c) for c in df.columns]).show()
+-------+----------+---+
|session|timestamp1|id2|
+-------+----------+---+
| 0| 0| 3|
+-------+----------+---+
要么
df.select([count(when(isnan(c) | col(c).isNull(), c)).alias(c) for c in df.columns]).show()
+-------+----------+---+
|session|timestamp1|id2|
+-------+----------+---+
| 0| 0| 5|
+-------+----------+---+
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句