Python pyspark isnull用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.isnull 的用法。

用法: pyspark.pandas.isnull(obj)

检测类似数组的对象的缺失值。

此函数采用标量或类似数组的对象，并指示是否缺少值(数值数组中的 NaN，对象数组中的 None 或 NaN)。

参数：

obj：标量或类数组: 检查空值或缺失值的对象。

bool 或类似 bool 的数组: 对于标量输入，返回标量布尔值。对于数组输入，返回一个布尔数组，指示是否缺少每个相应的元素。

例子：

标量参数(包括字符串)产生标量布尔值。

>>> ps.isna('dog')
False

>>> ps.isna(np.nan)
True

ndarrays 产生一个布尔值的 ndarray。

>>> array = np.array([[1, np.nan, 3], [4, 5, np.nan]])
>>> array
array([[ 1., nan,  3.],
       [ 4.,  5., nan]])
>>> ps.isna(array)
array([[False,  True, False],
       [False, False,  True]])

对于 Series 和 DataFrame，返回相同的类型，包含布尔值。

>>> df = ps.DataFrame({'a': ['ant', 'bee', 'cat'], 'b': ['dog', None, 'fly']})
>>> df
     a     b
0  ant   dog
1  bee  None
2  cat   fly

>>> ps.isna(df)
       a      b
0  False  False
1  False   True
2  False  False

>>> ps.isnull(df.b)
0    False
1     True
2    False
Name: b, dtype: bool

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.isnull。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

例子：