Pyspark groupby和count空值

参考上面的解决方案链接，我正在尝试应用相同的逻辑，但groupby（“国家”）并获得另一列的空计数，我得到的是“column is not iterable”失败。有人能帮忙吗

df7.groupby("country").agg(*(sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in columns))

covid\u india\u df.select(
[
函数计数(
funcs.when（（funcs.isnan（clm）| funcs.col（clm.isNull（）），clm）
).covid_india_df列中clm的别名（clm）
]
).show（）

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上述方法可能会帮助您获得正确的结果。作为一个完整的示例。

您是否从pyspark sql函数导入了sum？在本例中，它在对整个列求和时起作用，但我需要按年份对其进行分组，因此我尝试了以下方法：df7.groupby（“country”）.agg（F.count（F.when（（F.isnan（c）| F.col（c.isNull（）），c））.alias（c）表示列中的c）。show（）在本例中，我收到了“所有表达式应为列”错误