如何在PySpark DataFrame中删除具有空值的所有列？

Question

我有一个很大的数据集，我想删除包含null值的列并返回一个新的数据框。我怎样才能做到这一点？

以下内容仅删除包含的单个列或行null。

df.where(col("dt_mvmt").isNull()) #doesnt work because I do not have all the columns names or for 1000's of columns
df.filter(df.dt_mvmt.isNotNull()) #same reason as above
df.na.drop() #drops rows that contain null, instead of columns that contain null

例如

a |  b  | c
1 |     | 0
2 |  2  | 3

在上述情况下，它将丢弃整个列，B因为其值之一为空。

Answer 1

这是删除所有具有NULL值的所有列的一种可能的方法，以获取每列NULL值计数代码的源代码。

import pyspark.sql.functions as F

# Sample data
df = pd.DataFrame({'x1': ['a', '1', '2'],
                   'x2': ['b', None, '2'],
                   'x3': ['c', '0', '3'] })
df = sqlContext.createDataFrame(df)
df.show()

def drop_null_columns(df):
    """
    This function drops all columns which contain null values.
    :param df: A PySpark DataFrame
    """
    null_counts = df.select([F.count(F.when(F.col(c).isNull(), c)).alias(c) for c in df.columns]).collect()[0].asDict()
    to_drop = [k for k, v in null_counts.items() if v > 0]
    df = df.drop(*to_drop)
    return df

# Drops column b2, because it contains null values
drop_null_columns(df).show()

之前：

+---+----+---+
| x1|  x2| x3|
+---+----+---+
|  a|   b|  c|
|  1|null|  0|
|  2|   2|  3|
+---+----+---+

后：

+---+---+
| x1| x3|
+---+---+
|  a|  c|
|  1|  0|
|  2|  3|
+---+---+

希望这可以帮助！