如何在 sparklyr 中查找缺少数据的列

how to find colums having missing data in sparklyr

示例样本数据

Si      K       Ca      Ba  Fe  Type
71.78   0.06    8.75    0   0   1
72.73   0.48    7.83    0   0   1
72.99   0.39    7.78    0   0   1
72.61   0.57    na  0   0   na
73.08   0.55    8.07    0   0   1
72.97   0.64    8.07    0   na  1
73.09   na  8.17    0   0   1
73.24   0.57    8.24    0   0   1
72.08   0.56    8.3 0   0   1
72.99   0.57    8.4 0   0.11    1
na  0.67    8.09    0   0.24    1

我们可以使用以下代码将数据加载到sparklyr

sdf_copy_to(sc,sampledata)

我正在寻找 returns 具有 NA 值的列的查询 例如像

si k ca fe
1  1  1 2

由于 tbl_spark 实现以及 Spark 和 R 语义的不兼容性,这个问题实际上有点棘手。即使可以应用 colSums,Spark SQL 也不允许布尔值和数字之间的隐式转换。这意味着您必须显式应用 as.numeric:

library(dplyr)

sampledata <- copy_to(sc, data.frame(x=c(1, NA, 2), y=c(NA, 2, NA), z=42))

sampledata %>% 
  mutate_all(is.na) %>% 
  mutate_all(as.numeric) %>%
  summarize_all(sum)
# Source:   lazy query [?? x 3]
# Database: spark_connection
      x     y     z
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     2     0