首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用总行和列计数PySpark数据帧中的空值

在PySpark中,我们可以使用isNull()isNotNull()函数来检查数据帧中的空值。为了计算每列和每行中的空值数量,我们可以使用agg()函数和sum()函数。

要计算每列中的空值数量,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql.functions import col, sum

# 假设数据帧名为df
null_counts = df.agg(*[sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in df.columns])

# 打印每列中的空值数量
null_counts.show()

要计算每行中的空值数量,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql.functions import col

# 假设数据帧名为df
null_counts = df.withColumn("null_count", sum(col(c).isNull().cast("int") for c in df.columns))

# 打印每行中的空值数量
null_counts.show()

这样,我们就可以得到每列和每行中的空值数量。

关于PySpark的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的PySpark产品介绍页面:PySpark产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何在 Pandas 创建一个数据并向其附加行

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行对齐。...在本教程,我们将学习如何创建一个数据,以及如何在 Pandas 向其追加行。...也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个数据。...然后,我们在数据后附加了 2 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”作为系列传递。“平均值”作为列表传递。列表索引是列表默认索引。... Pandas 库创建一个数据以及如何向其追加行

25330

用过Excel,就会获取pandas数据框架、行

在Excel,我们可以看到行、单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...在Python数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运是pandas库提供了获取值、行简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...因为我们引号将字符串(列名)括起来,所以这里也允许使用带空格名称。 图5 获取多 方括号表示法使获得多变得容易。语法类似,但我们将字符串列表传递到方括号。...在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用行交集。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1行第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[行,],需要提醒行(索引)可能是什么?

19.1K60
  • SQL NULL :定义、测试处理数据,以及 SQL UPDATE 语句使用

    SQL NULL 什么是 NULL ? NULL 是指字段没有情况。如果表字段是可选,那么可以插入新记录或更新记录而不向该字段添加值。此时,该字段将保存为 NULL 。...IS NOT NULL; 这是关于 SQL NULL 基本介绍示例。...使用 IS NULL IS NOT NULL 运算符可以有效地处理数据情况。 SQL UPDATE 语句 UPDATE 语句用于修改表现有记录。...UPDATE 语法 UPDATE 表名 SET 1 = 1, 2 = 2, ... WHERE 条件; 注意:在更新表记录时要小心!请注意UPDATE语句中WHERE子句。...UPDATE语句用于修改数据库表记录,可以根据需要更新单个或多个记录,但务必小心使用WHERE子句,以防止意外更新。

    52920

    Python 数据处理 合并二维数组 DataFrame 特定

    pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 数据合并成一个新 NumPy 数组。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成随机数数组从 DataFrame 提取出来组成数组。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组 DataFrame 特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy pandas 进行基本数据处理和数组操作。

    11500

    独家 | 一文读懂PySpark数据框(附实例)

    大卸八块 数据应用编程接口(API)支持对数据“大卸八块”方法,包括通过名字或位置“查询”行、单元格,过滤行,等等。统计数据通常都是很凌乱复杂同时又有很多缺失或错误超出常规范围数据。...让我们这些行来创建数据框对象: PySpark数据框实例1:国际足联世界杯数据集 这里我们采用了国际足联世界杯参赛者数据集。...数据框结构 来看一下结构,亦即这个数据框对象数据结构,我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象不同信息,包括每数据类型其可为限制条件。 3....列名个数(行) 当我们想看一下这个数据框对象各列名、行数或数时,我们用以下方法: 4. 描述指定 如果我们要看一下数据某指定概要信息,我们会用describe方法。...这个方法会提供我们指定统计概要信息,如果没有指定列名,它会提供这个数据框对象统计信息。 5. 查询多 如果我们要从数据查询多个指定,我们可以select方法。 6.

    6K10

    PySpark简介

    虽然可以完全Python完成本指南大部分目标,但目的是演示PySpark API,它也可以处理分布在集群数据PySpark API Spark利用弹性分布式数据集(RDD)概念。...本指南这一部分将重点介绍如何将数据作为RDD加载到PySpark。...然后,一些PySpark API通过计数等简单操作进行演示。最后,将使用更复杂方法,如过滤聚合等函数来计算就职地址中最常用单词。...动作一个示例是count()方法,它计算所有文件总行数: >>> text_files.count() 2873 清理标记数据 1. 要计算单词,必须对句子进行标记。...“政府”是最常用词,计数为557,其中“人”收尾553.转换行动可以简明扼要地概括。

    6.9K30

    PySpark︱DataFrame操作指南:增删改查合并统计与数据处理

    **查询总行数:** 取别名 **查询某列为null行:** **输出list类型,list每个元素是Row类:** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 元素操作 --- **获取...functions **另一种方式通过另一个已有变量:** **修改原有df[“xx”]所有:** **修改类型(类型投射):** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...+ 1 还可以where按条件选择 jdbcDF .where("id = 1 or c1 = 'b'" ).show() — 1.3 排序 — orderBysort:按指定字段排序,默认为升序...(参考:王强知乎回复) pythonlist不能直接添加到dataframe,需要先将list转为新dataframe,然后新dataframedataframe进行join操作,...数据反映比较缓慢,没有Pandas那么及时反映; Pyspark DataFrame数据框是不可变,不能任意添加,只能通过合并进行; pandas比Pyspark DataFrame有更多方便操作以及很强大

    30.3K10

    pyspark之dataframe操作

    、创建dataframe 3、 选择切片筛选 4、增加删除 5、排序 6、处理缺失 7、分组统计 8、join操作 9、判断 10、离群点 11、去重 12、 生成新 13、行最大最小...# 1.选择 # 选择一几种方式,比较麻烦,不像pandas直接df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符才能使用 color_df.select('length...方法 #如果a中值为,就用b填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁,df2数据填充df1缺失 df1.combine_first...(thresh=2).show() # 4.填充缺失 # 对所有同一个填充缺失 df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同用不同填充 df1.na.fill...']) 12、 生成新 # 数据转换,可以理解成运算 # 注意自定义函数调用方式 # 0.创建udf自定义函数,对于简单lambda函数不需要指定返回类型 from pyspark.sql.functions

    10.4K10

    Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD(上)

    创建 RDD ②引用在外部存储系统数据集 ③创建RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD类型 8、混洗操作 前言 参考文献. 1、什么是 RDD - Resilient...2、PySpark RDD 优势 ①.内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存处理数据 并将数据保存在内存,这是 PySpark Mapreduce(I/O 密集型)之间主要区别。...更多细节例子,请查看后续博文 7、RDD类型 除了包含通用属性函数基本类型BaseRDD外,RDD还有以下常见类型: PairRDD: 由键值对组成RDD,比如前面提到wholeTextFiles...DataFrame:以前版本被称为SchemaRDD,按一组有固定名字类型来组织分布式数据集....可能导致shuffle操作包括: repartitioncoalesce等重新分区操作, groupByKeyreduceByKey等聚合操作(计数除外), 以及cogroupjoin等连接操作

    3.8K10

    numpypandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最

    /前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题,关于Python读取文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最大最小,大家讨论甚为激烈,在此总结了两个方法,希望后面有遇到该问题小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一或者第二数据进行操作,以最大最小求取为例,这里以第一为目标数据,来进行求值。 ?...通常我们通过Python来处理数据比较多两个库就是numpypandas,在本篇文章,将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最大最小代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速取到文件夹下所有文件第一最大最小。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件第一数据并求其最大最小代码如下图所示。 ?

    9.4K20

    Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD 综述(上)

    2、PySpark RDD 基本特性优势 3、PySpark RDD 局限 4、创建 RDD ①使用 sparkContext.parallelize() 创建 RDD ②引用在外部存储系统数据集...RDD优势有如下: 内存处理 PySpark 从磁盘加载数据并 在内存处理数据 并将数据保存在内存,这是 PySpark Mapreduce(I/O 密集型)之间主要区别。...更多细节例子,请查看后续博文 7、RDD类型 除了包含通用属性函数基本类型BaseRDD外,RDD还有以下常见类型: PairRDD: 由键值对组成RDD,比如前面提到wholeTextFiles...DataFrame:以前版本被称为SchemaRDD,按一组有固定名字类型来组织分布式数据集....可能导致shuffle操作包括: repartitioncoalesce等重新分区操作, groupByKeyreduceByKey等聚合操作(计数除外), 以及cogroupjoin等连接操作

    3.8K30

    PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

    虽然 PySpark数据推断出模式,但有时我们可能需要定义自己列名和数据类型,本文解释了如何定义简单、嵌套复杂模式。...StructType是StructField集合,它定义了列名、数据类型、布尔以指定字段是否可以为以及元数据。...类来定义,包括列名(String)、类型(DataType)、可(Boolean)数据(MetaData)。...StructType 是 StructField 集合,用于定义列名、数据类型是否可为标志。...如果要对DataFrame数据进行一些检查,例如,DataFrame是否存在或字段或数据类型;我们可以使用 SQL StructType StructField 上几个函数轻松地做到这一点

    97630

    性能大PK count(*)、count(1)count()

    最近工作,我听到组内两名研发同学在交流数据统计性能时候,说到以下内容: 你怎么能用 count(*) 统计数据呢,count(*) 太慢了,要是把数据库搞垮了那不就完了么, count(1),这样比较快...印象中网上有些“XX 面试官”系列网文也有过类似问题讨论,那 MySQL 统计数据总数 count(*) 、count(1)count(列名) 哪个性能更优呢?今天我们就来聊一聊这个问题。...MVCC 在 MySQL InnoDB 实现主要是为了提高数据库并发性能,更好方式去处理读-写冲突,做到即使有读写冲突时,也能做到不加锁,非阻塞并发读。...执行效果上: count(*)包括了所有的,相当于行数,在统计结果时候,不会忽略为null count(1)包括了忽略所有1代表代码行,在统计结果时候,不会忽略为null count...(列名)只包括列名那一,在统计结果时候,会忽略(这里不是只空字符串或者0,而是表示null 计数,即某个字段为null 时,不统计。

    1.5K10

    数据分析】数据缺失影响模型效果?是时候需要missingno工具包来帮你了!

    这将返回一个表,其中包含有关数据汇总统计信息,例如平均值、最大最小。在表顶部是一个名为counts行。在下面的示例,我们可以看到数据每个特性都有不同计数。...这提供了并非所有都存在初始指示。 我们可以进一步使用.info()方法。这将返回数据摘要以及非计数。 从上面的例子我们可以看出,我们对数据状态和数据丢失程度有了更简明总结。...条形图 条形图提供了一个简单绘图,其中每个条形图表示数据。条形图高度表示该完整程度,即存在多少个非。...右上角表示数据最大行数。 在绘图顶部,有一系列数字表示该中非总数。 在这个例子,我们可以看到许多(DTS、DCALRSHA)有大量缺失。...接近正1表示一存在与另一存在相关。 接近负1表示一存在与另一存在是反相关。换句话说,当一存在时,另一存在数据,反之亦然。

    4.7K30

    count(*)慢,该怎么办?

    可以一个 Redis 服务来保存这个表总行数。这个表每被插入一行 Redis 计数就加 1,每被删除一行 Redis 计数就减 1。...这种方式下,读更新操作都很快,但你再想一下这种方式存在什么问题吗?没错,缓存系统可能会丢失更新。Redis 数据不能永久地留在内存里,所以你会找一个地方把这个定期地持久化存储起来。...试想如果刚刚在数据插入了一行,Redis 中保存也加了 1,然后 Redis 异常重启了,重启后你要从存储 redis 数据地方把这个读回来,而刚刚加 1 这个计数操作却丢失了。...在数据库保存计数根据上面的分析,缓存系统保存计数有丢失数据计数不精确问题。那么,如果我们把这个计数直接放到数据库里单独一张计数表 C ,又会怎么样呢?...所以,count(*)、count(主键 id) count(1) 都表示返回满足条件结果集总行数;而 count(字段),则表示返回满足条件数据行里面,参数“字段”不为 NULL 总个数。

    27500

    【黄啊码】MySQLNULL““区别以及对索引影响

    定义区别 定义: (NULL)长度是NULL,不确定占用了多少存储空间,但是占用存储空间 空字符串(’’)长度是0,是不占用空间 区别: 在进行count()统计某时候,如果null系统会自动忽略掉...不过count(*)会被优化,直接返回总行数,包括null。 判断nullis null或is not null,SQL可以使用ifnull()函数进行处理; 判断空字符=''或者!...而且比较字符 ‘=’’>’ ‘’不能用于查询null, 如果需要查询(null),需使用is null is not null。...为什么Mysql 数据库尽量避免NULL? (1)如果查询包含可为NULL,对Mysql来说更难优化,因为可为NULL使得索引,索引统计比较都更复杂。 (2)含NULL复合索引无效....2.不适合键值较少(重复数据较多) 假如索引TYPE有5个键值,如果有1万条数据,那么 WHERE TYPE = 1将访问表2000个数据块。

    1K20

    性能测试|JMeter连接数据

    在请求引用查询到结果变量,可以结合计数器取每一个结果:${_V(tname${index})}具体实施步骤下载Mysql jdbc驱动包尽量保证其版本和你数据库版本一致,至少不低于数据库版本,否则可能有问题...,引用变量时候可以输入${tname_1},发送请求参数值就是 周启元图片variables names 参数使用方法:Jmeter官网解释是:如果给这个参数设置了,它会保存sql语句返回数据返回数据总行数...C_#=2(总行数)C_1=第3,第1行C_2=第3,第2行如果返回结果为0,那么A#C#会被设置为0,其他变量不会设置。...如果第一次返回6行数据,第二次只返回3行数据,那么第一次6行数据变量会被清除可以使用${A_#}、${A_1}...来获取相应如果想循环数据库返回,可以使用计数器,加引用变量${_V(tname...${index})};如下图根据上方数据库返回tname下有9行数据,在计数器中最大填入9,在输入一个变量名index;图片在http请求引用数据量返回变量+计数变量:${_V(tname

    87320
    领券