Чем отличается использование isnull и isn't null в PySpark?

Использование функций isnull и isn't null в PySpark отличается по назначению:

• isNull используется для идентификации нулевых значений в DataFrame. www.sparkcodehub.com Функция создаёт логический столбец, который указывает, является ли значение нулевым. www.sparkcodehub.com
• isNotNull применяется для фильтрации строк во фрейме данных на основе того, не являются ли значения в указанном столбце нулевыми. www.geeksforgeeks.org Метод возвращает тип столбца, состоящий из логических значений: True для ненулевых значений и False для нулевых значений. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, isNull помогает определить наличие нулевых значений, а isNotNull — отфильтровать строки с нулевыми значениями www.geeksforgeeks.org www.sparkcodehub.com www.geeksforgeeks.org .

Выбор между этими функциями зависит от конкретной задачи обработки данных в PySpark.