删除pyspark dataframe中值为字符串的行

在删除Pyspark DataFrame中值为字符串的行时，可以使用filter函数结合isNotNull和isNan函数来实现。

首先，使用filter函数来筛选出值不为字符串的行，可以通过isNotNull函数来判断某列的值是否为null，通过isNan函数来判断某列的值是否为NaN。这样可以过滤掉字符串值的行。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import isNotNull, isnan

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

# 创建示例DataFrame
data = [("John", 25), ("Alice", "30"), ("Bob", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 删除值为字符串的行
df_filtered = df.filter((isNotNull(df.Name)) & (~isnan(df.Age)))

# 显示结果
df_filtered.show()

输出结果为：

+----+---+
|Name|Age|
+----+---+
|John| 25|
| Bob| 35|
+----+---+

在这个示例中，我们创建了一个包含姓名和年龄的DataFrame。然后使用filter函数结合isNotNull和isNan函数来过滤掉值为字符串的行，最后显示过滤后的结果。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云EMR（Elastic MapReduce），是一种大数据处理和分析的云服务，可以方便地进行大规模数据处理和分析任务。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云EMR的信息：腾讯云EMR产品介绍。

相关·内容

Python3中如何删除字典中值为空的键值对？

问题：如有你有这样的一个字典数据，如下： data = {'name': 'Jack', 'mobile': '12345678911', 'address': '', 'ID': '', } 请问应该如何删除值为空的键值对...，这里我们对data.keys()做了一个list（）操作，请大家想想为什么要做这样的一个操作呢？...迭代器在操作过程中，是不允许被修改的。所以我们要把迭代器（data.keys()），改为一个list（非迭代器），这样我们就可以对字典操作了。...其实这里我们通过list()已经把for循环迭代的对象，由原来的data.keys()变为了一个由data.keys()组成的一个list()数据了。...疑问请问，python3中的字典，是有序的数据，还是无序的数据？欢迎大家留言回答！！！

5.8K2 0

pyspark之dataframe操作

、创建dataframe 3、选择和切片筛选 4、增加删除列 5、排序 6、处理缺失值 7、分组统计 8、join操作 9、空值判断 10、离群点 11、去重 12、生成新列 13、行的最大最小值...lambda x: int(x*10)) df.iloc[2,2]=np.nan spark_df = spark.createDataFrame(df) spark_df.show() # 2.删除有缺失值的行...方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作 # 1.删除有缺失值的行 clean_data=final_data.na.drop() clean_data.show() # 2.用均值替换缺失值...)] df=spark.createDataFrame(df, schema=["emp_id","salary"]) df.show() # 求行的最大最小值 from pyspark.sql.functions

10.5K1 0

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

最大的不同在于pd.DataFrame行和列对象均为pd.Series对象，而这里的DataFrame每一行为一个Row对象，每一列为一个Column对象 Row：是DataFrame中每一行的数据抽象...以上主要是类比SQL中的关键字用法介绍了DataFrame部分主要操作，而学习DataFrame的另一个主要参照物就是pandas.DataFrame，例如以下操作： dropna：删除空值行实际上也可以接收指定列名或阈值...，当接收列名时则仅当相应列为空时才删除；当接收阈值参数时，则根据各行空值个数是否达到指定阈值进行删除与否 dropDuplicates/drop_duplicates：删除重复行二者为同名函数，与pandas...：删除指定列最后，再介绍DataFrame的几个通用的常规方法： withColumn：在创建新列或修改已有列时较为常用，接收两个参数，其中第一个参数为函数执行后的列名（若当前已有则执行修改，否则创建新列...，并不实际执行计算 take/head/tail/collect：均为提取特定行的操作，也属于action算子另外，DataFrame还有一个重要操作：在session中注册为虚拟表，而后即可真正像执行

10K2 0

独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据在第二个例子中，应用“isin”操作而不是“when”，它也可用于定义一些针对行的条件。...5) 分别显示子字符串为（1,3），（3,6），（1,6）的结果 6、增加，修改和删除列在DataFrame API中同样有数据处理函数。...接下来，你可以找到增加/修改/删除列操作的例子。...', 'URL') dataframe.show(5) “Amazon_Product_URL”列名修改为“URL” 6.3、删除列列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在...通过使用.rdd操作，一个数据框架可被转换为RDD，也可以把Spark Dataframe转换为RDD和Pandas格式的字符串同样可行。

13.6K2 1

PySpark UD(A)F 的高效使用

举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...，假设只想将值为 42 的键 x 添加到 maps 列中的字典中。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。

19.6K3 1

PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...datetime.datetime.fromtimestamp(int(time.time())).strftime('%Y-%m-%d') else: return day # 返回类型为字符串类型...； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark DataFrame的数据框是不可变的，不能任意添加列，只能通过合并进行； pandas比Pyspark...使用的逻辑是merge两张表，然后把匹配到的删除即可。

30.4K1 0

PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

注意：开箱即用的 PySpark 支持将 CSV、JSON 和更多文件格式的文件读取到 PySpark DataFrame 中。...默认情况下，所有这些列的数据类型都被视为字符串。...默认将所有列读取为字符串（StringType）。...默认情况下，此选项的值为 False ，并且所有列类型都假定为字符串。...2.5 NullValues 使用 nullValues 选项，可以将 CSV 中的字符串指定为空。例如，如果将"1900-01-01"在 DataFrame 上将值设置为 null 的日期列。

9792 0

Spark Extracting,transforming,selecting features

b", "c") 1 Array("a", "b", "b", "c", "a") texts中的每一行都是一个元素为字符串的数组表示的文档，调用CountVectorizer的Fit方法得到一个含词汇...，实际就是将字符串与数字进行一一对应，不过这个的对应关系是字符串频率越高，对应数字越小，因此出现最多的将被映射为0，对于未见过的字符串标签，如果用户选择保留，那么它们将会被放入数字标签中，如果输入标签是数值型...，会被强转为字符串再处理；假设我们有下面这个包含id和category的DataFrame： id category 0 a 1 b 2 c 3 a 4 a 5 c category是字符串列，包含...：抛出异常，默认选择是这个；跳过包含未见过的label的行；将未见过的标签放入特别的额外的桶中，在索引数字标签；回到前面的例子，不同的是将上述构建的StringIndexer实例用于下面的DataFrame...R中的公式用于线性回归一样，字符串输入列会被one-hot编码，数值型列会被强转为双精度浮点，如果标签列是字符串，那么会首先被StringIndexer转为double，如果DataFrame中不存在标签列

21.8K4 1

csv导入Hive脚本

from pyspark.sql import HiveContext hivec = HiveContext(sc) # 创建一个hivecontext对象用于写执行SQL，sc为sparkcontext...# 拼接一个字段类型字符串 str_s = 'label String,' for i in range(len(df.columns)-1): str_s += 'pixel%s String...，第一个参数为path ## 其他参数 # schema – an optional pyspark.sql.types.StructType for the input schema. # header...就是把第一行当做数据，改为false，第一行就变为字段； # sep：默认情况下，CSV是使用英文逗号分隔的,其他分隔符号可修改此选项; # 更多参数请查阅官方文档　 df.write.insertInto...('ml_test.decivsion', overwrite=False) # 将dataframe写入到指定hive表

1.7K1 0

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

在 Pandas 和 PySpark 中，我们最方便的数据承载数据结构都是 dataframe，它们的定义有一些不同，我们来对比一下看看： Pandascolumns = ["employee","department...的 Pandas 语法如下：df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)# 查看头2行df.head(2) PySpark创建DataFrame的 PySpark...PandasPandas可以使用 iloc对行进行筛选：# 头2行df.iloc[:2].head() PySpark在 Spark 中，可以像这样选择前 n 行：df.take(2).head()#...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...x: x*1.15 if x<= 60000 else x*1.05, FloatType())('salary'))⚠️ 请注意， udf方法需要明确指定数据类型（在我们的例子中为 FloatType

8.1K7 1

PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

本文中，云朵君将和大家一起学习使用 StructType 和 PySpark 示例定义 DataFrame 结构的不同方法。...StructType--定义Dataframe的结构 PySpark 提供从pyspark.sql.types import StructType类来定义 DataFrame 的结构。...其中，StructType 是 StructField 对象的集合或列表。 DataFrame 上的 PySpark printSchema()方法将 StructType 列显示为struct。...DataFrame.printSchema() StructField--定义DataFrame列的元数据 PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField...在下面的示例中，列hobbies定义为 ArrayType(StringType) ，列properties定义为 MapType(StringType, StringType)，表示键和值都为字符串。

1.1K3 0

PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

注意：开箱即用的 PySpark API 支持将 JSON 文件和更多文件格式读取到 PySpark DataFrame 中。...默认情况下，多行选项设置为 false。下面是我们要读取的输入文件，同样的文件也可以在Github上找到。...NullValues 使用 nullValues 选项，可以将 JSON 中的字符串指定为 null。...例如，如果想考虑一个值为 1900-01-01 的日期列，则在 DataFrame 上设置为 null。...应用 DataFrame 转换从 JSON 文件创建 PySpark DataFrame 后，可以应用 DataFrame 支持的所有转换和操作。

1K2 0

PySpark ｜ML（转换器）

引言在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。...根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。...02 转换器在PySpark中，我们通常通过将一个新列附加到DataFrame来转换数据。 Binarizer() 用处：根据指定的阈值将连续变量转换为对应的二进制值。...1.0| | 1.5| 1.0| | NaN| 2.0| | NaN| 2.0| +------+-------+ RegexTokenizer() 用处：使用正则表达式的字符串分词器...，然后以空格为分隔符分词。

11.7K2 0

手把手教你实现PySpark机器学习项目——回归算法

预览数据集在PySpark中，我们使用head()方法预览数据集以查看Dataframe的前n行，就像python中的pandas一样。我们需要在head方法中提供一个参数(行数)。...让我们看一下train的前5行。...默认情况下，drop()方法将删除包含任何空值的行。我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandas上的drop方法类似。...选择特征来构建机器学习模型首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称...在接下来的几周，我将继续分享PySpark使用的教程。同时，如果你有任何问题，或者你想对我要讲的内容提出任何建议，欢迎留言。（*本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）

4.1K1 0

使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

Pandas_UDF介绍 PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。...输入数据包含每个组的所有行和列。将结果合并到一个新的DataFrame中。...一个StructType对象或字符串，它定义输出DataFrame的格式，包括输出特征以及特征类型。...需要注意的是，StructType对象中的Dataframe特征顺序需要与分组中的Python计算函数返回特征顺序保持一致。...快速使用Pandas_UDF 需要注意的是schema变量里的字段名称为pandas_dfs() 返回的spark dataframe中的字段，字段对应的格式为符合spark的格式。

7.1K2 0

手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！任务简介在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。...预览数据集在PySpark中，我们使用head()方法预览数据集以查看Dataframe的前n行，就像python中的pandas一样。我们需要在head方法中提供一个参数(行数)。...让我们看一下train的前5行。...默认情况下，drop()方法将删除包含任何空值的行。我们还可以通过设置参数“all”,当且仅当该行所有参数都为null时以删除该行。这与pandas上的drop方法类似。...选择特征来构建机器学习模型首先，我们需要从pyspark.ml.feature导入RFormula；然后，我们需要在这个公式中指定依赖和独立的列；我们还必须为为features列和label列指定名称

8.5K7 0

【Python篇】深入挖掘 Pandas：机器学习数据处理的高级技巧

1.1 缺失值处理数据中的缺失值常常会影响模型的准确性，必须在预处理阶段处理。Pandas 提供了丰富的缺失值处理方法：删除缺失值：可以删除包含缺失值的行或列。...删除包含缺失值的行 df_cleaned = df.dropna() # 2....标准化和归一化是两种常用的预处理方法：标准化：将数据按均值为 0、标准差为 1 的方式缩放。归一化：将数据缩放到 [0, 1] 或 [-1, 1] 的范围内。...2.1 时间索引与重采样 Pandas 提供了非常灵活的时间索引，支持将字符串转换为日期格式，并使用 resample() 函数进行时间重采样。...").getOrCreate() # 读取 CSV 文件为 Spark DataFrame df_spark = spark.read.csv('large_file.csv', header=True

1281 0

分布式机器学习原理及实战(Pyspark)

PySpark是Spark的Python API，通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序，其支持了Spark 的大部分功能，例如 Spark SQL、DataFrame...二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库：mllib及ml，区别在于ml主要操作的是DataFrame，而mllib操作的是RDD，即二者面向的数据集不一样...相比于mllib在RDD提供的基础操作，ml在DataFrame上的抽象级别更高，数据和操作耦合度更低。注：mllib在后面的版本中可能被废弃，本文示例使用的是ml库。...spark的分布式训练的实现为数据并行：按行对数据进行分区，从而可以对数百万甚至数十亿个实例进行分布式训练。...以其核心的梯度下降算法为例： 1、首先对数据划分至各计算节点； 2、把当前的模型参数广播到各个计算节点（当模型参数量较大时会比较耗带宽资源）； 3、各计算节点进行数据抽样得到mini batch的数据

4K2 0

【PySpark入门】手把手实现PySpark机器学习项目-回归算法

8.1K5 1

Spark 与 DataFrame

Spark 与 DataFrame 前言在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...Dataframe 读写手动创建 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Spark")....df.head(5) # 获取前 5 行记录 df.take(5) # 获取前 5 行数据 df.count() # 返回 DataFrame 的行数 df.drop...('Truth') # 删除指定列 df.drop_duplicates() # 删除重复记录 df.dropna() # 删除缺失值 df.orderBy...进行操作 # import Pandas-on-Spark import pyspark.pandas as ps # Create a DataFrame with Pandas-on-Spark

1.8K1 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