dropna
Renvoie un nouveau DataFrame en omettant les lignes avec des valeurs nulles ou NaN. DataFrame.dropna et DataFrameNaFunctions.drop sont des alias l'un de l'autre.
Syntaxe
dropna(how: str = "any", thresh: Optional[int] = None, subset: Optional[Union[str, Tuple[str, ...], List[str]]] = None)
parameter
parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| str, optional, default 'any' | les valeurs qui peuvent être 'n'importe laquelle' ou 'toutes'. Si « any », supprimez une ligne si elle contient des valeurs nulles. Si « all », supprimez une ligne uniquement si toutes ses valeurs sont nulles. |
| entier, facultatif, par défaut default | Si spécifié, supprimez les lignes qui ont moins de |
| chaîne, tuple ou liste, facultatif | Liste facultative de noms de colonne à prendre en compte. |
Renvoie
DataFrame: DataFrame avec les lignes nulles uniquement exclues.
Exemples
Python
from pyspark.sql import Row
df = spark.createDataFrame([
Row(age=10, height=80.0, name="Alice"),
Row(age=5, height=float("nan"), name="Bob"),
Row(age=None, height=None, name="Tom"),
Row(age=None, height=float("nan"), name=None),
])
df.na.drop().show()
# +---+------+-----+
# |age|height| name|
# +---+------+-----+
# | 10| 80.0|Alice|
# +---+------+-----+
df.na.drop(how='all').show()
# +----+------+-----+
# | age|height| name|
# +----+------+-----+
# | 10| 80.0|Alice|
# | 5| NaN| Bob|
# |NULL| NULL| Tom|
# +----+------+-----+
df.na.drop(thresh=2).show()
# +---+------+-----+
# |age|height| name|
# +---+------+-----+
# | 10| 80.0|Alice|
# | 5| NaN| Bob|
# +---+------+-----+