如何过滤spark/DataFrame上不可为空的行

在Spark中，可以使用DataFrame的na函数来过滤掉不可为空的行。na函数提供了一系列用于处理缺失值的方法，其中包括drop方法用于删除包含缺失值的行。

要过滤掉DataFrame中不可为空的行，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的Spark库和模块：

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

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 加载数据并创建DataFrame：

data = [("Alice", 25, "F"),
        ("Bob", None, "M"),
        ("Charlie", 30, None),
        (None, 35, "M")]

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

1. 使用na函数的drop方法过滤掉不可为空的行：

filtered_df = df.na.drop()

在上述代码中，na.drop()方法会删除包含任何缺失值的行。如果要过滤掉只包含特定列的缺失值的行，可以在drop方法中指定要检查的列名：

filtered_df = df.na.drop(subset=["age", "gender"])

这样就可以只过滤掉"age"和"gender"列中不可为空的行。

过滤后的DataFrame filtered_df 将只包含可为空的行。你可以根据需要继续进行后续的数据处理和分析。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用需根据实际需求和情况进行评估和决策。