python中怎样判断一个dataframe非空

Posted 2023-04-14

DataFrame有一个属性为empty，直接用DataFrame.empty判断就行。
例如，你的DataFrame为test_df，有
如果test_df为空，则 test_df.empty 返回 True，反之 返回False。
注意empty后面不要加()。
学习tips：查好你自己所用的Pandas对应的版本，在官网上下载Pandas 使用的pdf手册，直接搜索“empty”，就可找到有关上述问题的一些例子/解答。 参考技术A 方法：
a=DataFrame(data);
a.head(6)表示显示前6行数据，若head()中不带参数则会显示全部数据。
a.tail(6)表示显示后6行数据，若tail()中不带参数则也会显示全部数据。本回答被提问者采纳

计算Spark DataFrame中的非空值的数量

我有一个带有一些列的数据框，在进行分析之前，我想了解这样的数据帧是多么完整，所以我想过滤数据帧并为每列计算非空值的数量，可能返回数据帧回来了。

基本上，我试图获得与this question中表达的相同的结果，但使用Scala而不是Python ...

说你有：

val row = Row("x", "y", "z")
val df = sc.parallelize(Seq(row(0, 4, 3), row(None, 3, 4), row(None, None, 5))).toDF()

如何汇总每列的非空数并返回具有相同列数的数据帧，只返回一行的答案？

答案

虽然我喜欢Psidoms的答案，但我常常对空值的分数感兴趣，因为只有非空值的数量并不能说明多少......

你可以这样做：

import org.apache.spark.sql.functions.{sum,when, count}

df.agg(
   (sum(when($"x".isNotNull,0).otherwise(1))/count("*")).as("x : fraction null"),
   (sum(when($"y".isNotNull,0).otherwise(1))/count("*")).as("y : fraction null"),
   (sum(when($"z".isNotNull,0).otherwise(1))/count("*")).as("z : fraction null")
 ).show()

编辑：sum(when($"x".isNotNull,0).otherwise(1))也可以被count($"x")取代，sum只计算非空值。当我发现这不明显时，我倾向于使用更清晰的.describe()表示法

另一答案

一个直接的选择是使用df.describe().filter($"summary" === "count").show +-------+---+---+---+ |summary| x| y| z| +-------+---+---+---+ | count| 1| 2| 3| +-------+---+---+---+ 函数来获取数据框的摘要，其中count行包含非空值的计数：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._

df.agg(
    count("x").divide(count(lit(1)))
        .as("x: percent non-null")
    // ...copy paste that for columns y and z
).head()

另一答案

这是我在Scala 2.11，Spark 2.3.1中的表现：

count(*)

count(1)计算非空行，lit(1).minus( count("x").divide(count(lit(1))) ) .as("x: percent null") 在每一行上运行。

如果您想要计算总体中的百分比null，请找到基于计数的等式的补码：

// cast null-ness to an integer
sum(col("x").isNull.cast(IntegerType))
    .divide(count(lit(1)))
    .as("x: percent null")

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同样值得知道的是，您可以将null转换为整数，然后对其求和。 但它可能性能较差：

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