请求修改PySpark代码移除空值（已解决Databricks Merge冲突问题）

原代码实现了按P_key分区、取Id排序后第一行的去重逻辑，现在添加空值移除逻辑，可根据业务需求选择以下场景处理：

场景1：过滤核心关联键P_key为空的行 #

空的P_key无合并意义，优先过滤这类行后再执行去重：

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import row_number

# 先过滤P_key为空的行
filtered_df = partdf.filter(partdf.P_key.isNotNull())
# 执行原有去重逻辑
df2 = filtered_df.withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy("P_key").orderBy("Id")))
df3 = df2.filter("rn = 1").drop("rn")

场景2：同时过滤指定业务字段的空值 #

如果需要移除其他字段（如Id）的空值，可扩展过滤条件：

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import row_number

# 过滤P_key和Id均不为空的行
filtered_df = partdf.filter(partdf.P_key.isNotNull() & partdf.Id.isNotNull())
df2 = filtered_df.withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy("P_key").orderBy("Id")))
df3 = df2.filter("rn = 1").drop("rn")

场景3：批量移除所有含空值的行 #

若业务允许移除任何包含空值的行，可使用dropna()简化操作：

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import row_number

# 移除所有含空值的行
filtered_df = partdf.dropna()
df2 = filtered_df.withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy("P_key").orderBy("Id")))
df3 = df2.filter("rn = 1").drop("rn")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patterson