PySpark - 使用 TimeStamp 数据类型解决 isnan 错误答案

【问题标题】：PySpark - Resolving isnan errors with TimeStamp datatypePySpark - 使用 TimeStamp 数据类型解决 isnan 错误
【发布时间】：2022-01-24 06:01:19
【问题描述】：

我正在尝试创建一个函数来检查数据的质量（nans/nulls 等）我在 PySpark DataFrame 上运行以下代码

df.select([f.count(f.when((f.isnan(c) | f.col(c).isNull()), c)).alias(c) for c in cols_check]).show()

只要要检查的列是字符串/整数，我就没有问题。但是，当我检查数据类型为 date 或 timestamp 的列时，我收到以下错误：

由于数据类型不匹配，无法解析“isnan(Date_Time)”：参数 1 需要（双精度或浮点）类型，但是，'Date_Time' 是时间戳类型。;;\n'聚合...

列中有明显的空值，如何补救？

【问题讨论】：

标签： apache-spark pyspark apache-spark-sql null nan

【解决方案1】：

您可以使用df.dtypes 检查每列的类型，并能够像这样以不同的方式处理timestamp 和date 空计数：

from pyspark.sql import functions as F

df.select(*[
    (
        F.count(F.when((F.isnan(c) | F.col(c).isNull()), c)) if t not in ("timestamp", "date")
        else F.count(F.when(F.col(c).isNull(), c))
    ).alias(c)
    for c, t in df.dtypes if c in cols_check
]).show()

【讨论】：