如何检查 PySpark DataFrame 是否为空？

在 PySpark 中，我们有时需要检查 DataFrame 是否为空。在本文中，我们将介绍如何使用 PySpark 检查 DataFrame 是否为空。

检查 DataFrame 是否为空的方法

以下是检查 PySpark DataFrame 是否为空的几种方法：

方法一：

使用 count() 函数并将其与 if 语句结合使用:

# 创建 DataFrame
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("App").getOrCreate()
data = spark.createDataFrame([])

# 检查 DataFrame 是否为空
if data.count() == 0:
  print("DataFrame is empty!")
else:
  print("DataFrame is not empty!")

输出：

DataFrame is empty!

方法二：

使用 df.rdd.isEmpty() 函数:

# 创建 DataFrame
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("App").getOrCreate()
data = spark.createDataFrame([])

# 检查 DataFrame 是否为空
if data.rdd.isEmpty():
  print("DataFrame is empty!")
else:
  print("DataFrame is not empty!")

输出：

DataFrame is empty!

方法三：

使用 SQL 的 COUNT(*) 函数和 collect() 函数:

# 创建 DataFrame
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("App").getOrCreate()
data = spark.createDataFrame([])

# 检查 DataFrame 是否为空
if data.selectExpr("count(*)").collect()[0][0] == 0:
  print("DataFrame is empty!")
else:
  print("DataFrame is not empty!")

输出：

DataFrame is empty!

总结

在 PySpark 中检查 DataFrame 是否为空有几种方法：

• 使用 count() 函数并将其与 if 语句结合使用
• 使用 df.rdd.isEmpty() 函数
• 使用 SQL 的 COUNT(*) 函数和 collect() 函数

建议使用 count() 函数的方法，因为它非常简单且易于理解，并且速度很快。