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有没有什么方法可以找到pyspark数据帧中有数据的列数

在pyspark中找到数据帧中有数据的列数的方法是使用dropna()函数结合count()函数来实现。

具体步骤如下：

导入所需的模块：

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

创建SparkSession：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

加载数据集：

df = spark.read.csv("your_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)

使用dropna()函数删除包含缺失值的行：

df_cleaned = df.dropna()

使用count()函数计算每列非空值的数量：

column_count = df_cleaned.agg(*(count(col(c)).alias(c) for c in df_cleaned.columns)).collect()[0].asDict()

最后，column_count将是一个字典，其中键为列名，值为该列中的非空值数量。你可以通过column_count.keys()获取所有具有数据的列名。

请注意，此方法假设数据帧中的空值以null形式表示。如果数据集中的空值表示为空字符串或其他形式，请相应地修改代码。

相关搜索:是否可以在pyspark中转换数据帧的多个列？在R中有没有一种方法可以过滤数据帧并将其拆分成新的数据帧？如何将pyspark数据帧拆分成多个记录数相等的数据帧合并不同列数的数据帧组合不同列数的Spark数据帧在比较没有键列的PySpark数据帧时，有没有完全外连接的替代方法？PySpark -显示数据帧中列数据类型的计数使用pyspark连接数据帧的多个列 PySpark数据帧的最佳实践-删除多个列？将PySpark数据帧的列与标量相乘基于其他列比较PySpark数据帧中的某些列？使用PySpark的数据帧中的前N列有没有一种方法可以检查数据帧中的线性依赖列？了解列在PySpark数据帧中是否具有常量值的最快方法有没有一种方法可以识别panda数据帧中某行实际包含数据的列 PySpark -获取数据帧中动态列的聚合值 PySpark:收集包含嵌套列的数据帧作为字典列或行最大限制的Pyspark数据帧有没有一种方法可以从数据帧中提取构建数据帧的代码？在pyspark中有什么方法可以从url中获取大学的名称吗？

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