Python 3.x 从pyspark数据帧获取多个（100+；）列的空计数、最小值和最大值的最佳方法

假设我有一个列名列表，它们都存在于数据框中

Cols = ['A', 'B', 'C', 'D'],

我正在寻找一种快速的方法来获得像这样的表/数据帧

     NA_counts min     max
A        5      0      100
B        10     0      120
C        8      1      99
D        2      0      500

---

TIA

您可以单独计算每个指标，然后按如下方式合并：

nulls_cols = [sum(when(col(c).isNull(), lit(1)).otherwise(lit(0))).alias(c) for c in cols]
max_cols = [max(col(c)).alias(c) for c in cols]
min_cols = [min(col(c)).alias(c) for c in cols]

nulls_df = df.select(lit("NA_counts").alias("count"), *nulls_cols)
max_df = df.select(lit("Max").alias("count"), *max_cols)
min_df = df.select(lit("Min").alias("count"), *min_cols)

nulls_df.unionAll(max_df).unionAll(min_df).show()

输出示例：

+---------+---+---+----+----+
|    count|  A|  B|   C|   D|
+---------+---+---+----+----+
|NA_counts|  1|  0|   3|   1|
|      Max|  9|  5|Test|2017|
|      Min|  1|  0|Test|2010|
+---------+---+---+----+----+