Python PySpark SQL Functions isnan方法用法及代碼示例

PySpark SQL 函數的 isnan(-) 方法返回 True，其中列值為 NaN (not-a-number)。

注意

PySpark 將 null 和 NaN 視為單獨的實體。請參閱我們的 isNull(-) 方法了解更多詳情。

參數

1.col | string 或 Column 對象

要定位的列標簽或 Column 對象。

返回值

PySpark SQL 列對象 (pyspark.sql.column.Column)。

例子

考慮以下PySpark DataFrame：

import numpy as np
df = spark.createDataFrame([["Alex", 25.0], ["Bob", np.nan], ["Cathy", float("nan")]], ["name", "age"])
df.show()



+-----+----+
| name| age|
+-----+----+
| Alex|25.0|
|  Bob| NaN|
|Cathy| NaN|
+-----+----+

要獲取 age 為 NaN 的所有行：

from pyspark.sql import functions as F
df.where(F.isnan("age")).show()



+-----+---+
| name|age|
+-----+---+
|  Bob|NaN|
|Cathy|NaN|
+-----+---+

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 PySpark SQL Functions | isnan method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。