PySpark 在pyspark中的collect_list函数中包含空值

在本文中，我们将介绍使用PySpark中的collect_list函数来包含空值。

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collect_list函数

在PySpark中，collect_list函数用于将指定列的值收集到一个列表中。默认情况下，collect_list函数会忽略掉空值。但是在一些情况下，我们需要将空值也包含在列表中。

下面是使用collect_list函数的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import collect_list

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Include Null Values in collect_list").getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [("Alice", 25),
        ("Bob", None),
        ("Charlie", 30),
        ("David", None),
        ("Eve", 35)]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 使用collect_list函数包含空值
result = df.groupBy().agg(collect_list("Age").alias("Ages"))

# 显示结果
result.show()

在上述代码中，我们创建了一个包含姓名和年龄的DataFrame。然后，我们使用collect_list函数来收集年龄列的值，并将结果命名为”Ages”。最后，我们使用show()方法来显示结果。

预期的输出是：

+----------------+
|            Ages|
+----------------+
|[25, null, 30, null, 35]|
+----------------+

可以看到，collect_list函数不仅包含了非空值的年龄，也包含了空值的年龄。

使用concat_ws函数处理空值

如果我们希望在collect_list函数中的列表中显示”null”，而不是实际的空值，我们可以使用concat_ws函数来处理。

下面是使用concat_ws函数处理空值的示例代码：

from pyspark.sql.functions import concat_ws

# 使用concat_ws函数处理空值
result = df.groupBy().agg(concat_ws(",", collect_list("Age")).alias("Ages"))

# 显示结果
result.show()

预期的输出是：

+-------------------+
|               Ages|
+-------------------+
|25,null,30,null,35|
+-------------------+

可以看到，使用concat_ws函数，我们将空值显示为”null”。

总结

在本文中，我们介绍了如何在PySpark的collect_list函数中包含空值。通过使用collect_list函数，我们可以将指定列的值收集到一个列表中，也可以选择包含空值或者处理空值为指定的字符串。这个功能在数据分析和处理中非常有用。

希望本文对你在使用PySpark的collect_list函数时有所帮助！