计算Spark DataFrame中的非空值的数量

Question

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？

Answer 1

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

Answer 2

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()

Answer 3

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")

---

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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