Question

我正在处理几个数据表，这些数据表具有超过2000万行和30多个列。目前，我正在使用python pyspark来计算Null值并计算丢失率。但是一列检查需要40分钟。如果还有其他更好的处理方式可以使其更快，请通知我。赞赏。

我当前的代码是：

variables = ['A', 'B', ....]
for variable in variables:
    column = pandas.read_sql_query('select %s from dbo.ORDERS' % (variable), con=cnxn)
    column_missing = column.filter(column[variable].isnull()).count()
    total = len(column)
    missing = len(column_missing)

修改后的代码：

import pyodbc
import pandas
import numpy
import datetime
import time
from pyspark.sql.functions import lit, col

order_pk = pandas.read_sql_query('select %s from dbo.ORDERS' % ('ORDER_PK'), con=cnxn)
summary = order_pk.describe().filter(col('ORDER_PK') == "count")
summary.select(*((lit(rows)-col(c)).alias(c) for c in order_pk.columns)).show()

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-30285cf9f59e> in <module>()
----> 1 summary = order_pk.describe().filter(col('ORDER_PK') == "count")
      2 summary.select(*((lit(rows)-col(c)).alias(c) for c in order_pk.columns)).show()

c:\users\pcui\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\pyspark\sql\functions.py in _(col)
     40     def _(col):
     41         sc = SparkContext._active_spark_context
---> 42         jc = getattr(sc._jvm.functions, name)(col._jc if isinstance(col, Column) else col)
     43         return Column(jc)
     44     _.__name__ = name

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_jvm'

Answer 1

由于您尝试以循环方式进行连接，因此需要花费大量时间。

from pyspark.sql.functions import lit
rows = df.count()
summary = df.describe().filter(col(variable) == "count")
summary.select(*((lit(rows)-col(c)).alias(c) for c in df.columns)).show()

您可以使用此column.isnull().sum()来代替，因为它花费的时间很长。

编辑：请使用SQLAlchemy查询数据库以获取每个变量的计数。一次选择是个不错的选择。

在python或spark中获取大数据缺失值的最快方法是什么？

1 个答案: