Pyspark 데이터프레임의 열을 None 값으로 필터링 하세요.

나는 None이 행 값으로 있는 PySpark 데이터프레임을 필터링하려고 시도하고 있습니다:

df.select('dt_mvmt').distinct().collect()
[Row(dt_mvmt=u'2016-03-27'),
 Row(dt_mvmt=u'2016-03-28'),
 Row(dt_mvmt=u'2016-03-29'),
 Row(dt_mvmt=None),
 Row(dt_mvmt=u'2016-03-30'),
 Row(dt_mvmt=u'2016-03-31')]

그리고 나는 문자열 값으로 제대로 필터링할 수 있습니다:

df[df.dt_mvmt == '2016-03-31']
# 여기에 일부 결과가 있습니다

하지만 다음은 실패합니다:

df[df.dt_mvmt == None].count()
0
df[df.dt_mvmt != None].count()
0

그러나 각 범주에는 명확히 값이 존재합니다. 무슨 문제가 있을까요?

답변 1

다음과 같이 변경된다:

Column.isNull / Column.isNotNull를 사용할 수 있습니다:

df.where(col(dt_mvmt).isNull())
df.where(col(dt_mvmt).isNotNull())

단순히 NULL 값을 삭제하려면 subset 인수를 사용하여 na.drop을 사용할 수 있습니다:
df.na.drop(subset=[dt_mvmt])

동등 비교는 NULL 기반으로 동작하지 않습니다. SQL에서는 NULL이 정의되어 있지 않으므로 다른 값과 비교하려고하는 모든 시도는 NULL을 반환합니다:
sqlContext.sql(SELECT NULL = NULL).show()
## +-------------+
## |(NULL = NULL)|
## +-------------+
## |         null|
## +-------------+
sqlContext.sql(SELECT NULL != NULL).show()
## +-------------------+
## |(NOT (NULL = NULL))|
## +-------------------+
## |               null|
## +-------------------+

 

null과 값을 비교하는 유효한 방법은 IS / IS NOT이며, 이는 isNull / isNotNull 메소드 호출과 동등합니다.

답변 2

파이스파크 데이터프레임 열에서 None 값을 필터링하는 방법은 중요한 주제입니다. Pyspark는 빅데이터 처리를 위한 강력한 도구로써, 데이터프레임을 다루는 데 매우 유용한 기능을 제공합니다. 이 기능들을 사용하여 데이터프레임 내의 None 값을 간편하게 필터링할 수 있습니다. 본 에세이에서는 파이스파크의 기능과 사용법을 설명하고, SEO에 대한 고려를 통해 최적화된 한국어로 작성할 것입니다.
먼저, 파이스파크 데이터프레임은 테이블 형태의 데이터를 다루는 데 최적화되어 있습니다. 각 열은 데이터의 특정 유형을 나타내며, 필터링할 조건을 설정하여 해당 열의 값을 조회할 수 있습니다. None 값은 누락된 데이터를 나타내며, 데이터프레임에서 None 값을 필터링하는 것은 데이터의 정확성과 완전성을 유지하기 위해 중요합니다.
파이스파크에서 None 값을 필터링하려면 먼저 해당 열을 선택해야 합니다. 데이터프레임 내의 열은 `df[column_name]`과 같은 방식으로 선택할 수 있습니다. 이때, `column_name`은 실제 열의 이름을 의미합니다. 선택한 열에 대해서는 None 값을 포함하고 있는 행을 필터링할 수 있습니다.
다음은 예시를 통해 필터링하는 방법을 보여드리겠습니다. 예를 들어, age라는 열에 있는 None 값을 필터링해보겠습니다. 아래와 같은 코드를 사용할 수 있습니다.
```python
from pyspark.sql.functions import col
filtered_df = df.filter(col(age).isNotNull())
filtered_df.show()
```
위의 코드에서 `filter` 함수를 사용하여 age 열의 None 값을 필터링하고, `isNotNull()` 함수를 사용하여 None 값이 아닌 데이터만 선택합니다. 그리고, `show()` 함수를 사용하여 결과를 출력합니다.
파이스파크 데이터프레임을 이용하여 None 값을 필터링하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 이 기능을 사용하여 데이터의 품질을 개선하고 누락된 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다. 데이터프레임을 다루는 데 파이스파크는 강력하고 유연한 도구로써 빠른 속도와 효율성을 제공합니다.
따라서, 파이스파크를 이용하여 데이터프레임 열에서 None 값을 필터링하는 방법은 데이터 분석 및 처리 과정에서 중요한 역할을 합니다. 정확하고 완전한 데이터를 유지하기 위해 None 값을 제거하거나 대체하는 작업을 수행해야 합니다. 이와 같은 데이터품질 관리는 분석 결과의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미칩니다.
이에 대한 SEO 기법으로는, 이 주제와 관련된 키워드와 문구를 적절하게 활용하여 내용을 작성하는 것이 중요합니다. 파이스파크 데이터프레임 열, None 값 필터링, 데이터프레임 정확성 유지, 데이터품질 관리 등의 키워드를 주요 문장에 삽입하고, 단락 구조와 제목 태그 등을 효과적으로 사용하여 검색 엔진에서 더 잘 인식하도록 할 수 있습니다.
이러한 방식으로 한국어로 작성된 이 에세이는 검색 엔진 최적화(SEO)를 고려한 내용과 키워드를 포함하여 더 많은 독자들이 검색 결과에서 해당 내용을 찾을 수 있도록 도움을 줄 것입니다. 파이스파크에서 None 값을 필터링하는 방법은 데이터프레임 작업의 필수적인 부분이며, 정확하고 완전한 데이터를 유지하기 위해 꼭 알아야 하는 내용입니다. 이를 통해 빅데이터 분석의 효율성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.