如何在spark python中过滤删除空值

在Spark Python中过滤删除空值可以通过使用filter函数和lambda表达式来实现。下面是完善且全面的答案：

在Spark中，可以使用filter函数来过滤数据集中的元素。对于删除空值，可以使用lambda表达式来定义过滤条件。具体步骤如下：

1. 导入必要的模块和函数：

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

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("FilterNullValues").getOrCreate()

1. 加载数据集：

data = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)

这里假设数据集是以CSV格式存储的，且包含表头。

1. 过滤空值：

filtered_data = data.filter(lambda row: all(col != "" for col in row))

这里使用lambda表达式定义过滤条件，即只保留所有列都不为空的行。

1. 查看过滤后的结果：

filtered_data.show()

在上述代码中，filter函数用于过滤数据集，lambda表达式定义了过滤条件。all函数用于检查每一列是否为空，col函数用于访问列数据。

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