Pyspark从列在数据帧中删除空值

Question

我的数据框看起来像下面

ID,FirstName,LastName 

1,Navee,Srikanth 

2,,Srikanth 

3,Naveen, 

现在我的问题陈述我不得不删除的行号2，因为名字为空。

我使用下面pyspark脚本

join_Df1= Name.filter(Name.col(FirstName).isnotnull()).show() 

我得到错误的

File "D:\0\NameValidation.py", line 13, in <module> 
join_Df1= filter(Name.FirstName.isnotnull()).show() 

TypeError: 'Column' object is not callable

任何人都可以请帮我在这解决

Answer 1

我想你可能什么需要的是这个notnull()。

因此，这是你的csv文件my_test.csv输入：

ID,FirstName,LastName 
1,Navee,Srikanth 

2,,Srikanth 

3,Naveen 

代码：

import pandas as pd 
df = pd.read_csv("my_test.csv") 

print(df[df['FirstName'].notnull()]) 

输出：

ID FirstName LastName 
0 1  Navee Srikanth 
2 3 Naveen  NaN 

这是你想要的！ df[df['FirstName'].notnull()]

的df['FirstName'].notnull()输出：

0  True 
1 False 
2  True 

这将创建一个数据帧df其中df['FirstName'].notnull()回报True

该如何检查？ df['FirstName'].notnull()如果FirstName列的值为空，则返回True否则如果存在NaN返回False。

Answer 2

你应该做如下

join_Df1.filter(join_Df1.FirstName.isNotNull()).show 

希望这有助于！

Answer 3

它看起来像你的DataFrame名字有空值而不是Null。下面是一些选项来尝试： -

df = sqlContext.createDataFrame([[1,'Navee','Srikanth'], [2,'','Srikanth'] , [3,'Naveen','']], ['ID','FirstName','LastName']) 
df.show() 
+---+---------+--------+ 
| ID|FirstName|LastName| 
+---+---------+--------+ 
| 1| Navee|Srikanth| 
| 2|   |Srikanth| 
| 3| Naveen|  | 
+---+---------+--------+ 

df.where(df.FirstName.isNotNull()).show() #This doen't remove null because df have empty value 
+---+---------+--------+ 
| ID|FirstName|LastName| 
+---+---------+--------+ 
| 1| Navee|Srikanth| 
| 2|   |Srikanth| 
| 3| Naveen|  | 
+---+---------+--------+ 

df.where(df.FirstName != '').show() 
+---+---------+--------+ 
| ID|FirstName|LastName| 
+---+---------+--------+ 
| 1| Navee|Srikanth| 
| 3| Naveen|  | 
+---+---------+--------+ 

df.filter(df.FirstName != '').show() 
+---+---------+--------+ 
| ID|FirstName|LastName| 
+---+---------+--------+ 
| 1| Navee|Srikanth| 
| 3| Naveen|  | 
+---+---------+--------+ 

df.where("FirstName != ''").show() 
+---+---------+--------+ 
| ID|FirstName|LastName| 
+---+---------+--------+ 
| 1| Navee|Srikanth| 
| 3| Naveen|  | 
+---+---------+--------+