底层中,将第一个RDD的数据放到一个Map集合中,作为Key,出现的次数(会创建一个ArrayBuffer数组,出现一次,添加一个null,null的个数就是出现的此时)作为Value; 再遍历第二个集合的数据,对其中的元素遍历,将所有的元素在Map集合中进行remove(这样不论value中的数组有多少个null),都会直接移除 剩下的数据使用flatMapValu...
这段代码计算每列缺失值的百分比，并创建一个新的 Dataframemissing_values，其中每个原始列都有一个新列...
Exclude Holand-Netherlands When a group within a feature has only one observation, it brings no information to the model. On the contrary, it can lead to an error during the cross-validation. Let’s check the origin of the household df.filter(df.native_country == 'Holand-Netherlands').co...
# Code snippet result: +---+---+---+---+ |modelyear|cylinders|avg_horsepower|count| +---+---+---+---+ | 82| 6.0| 102.333...| 3| | 82| 4.0| 79.1481...| 28| | 82| null| 81.4666...| 31| | 81| 8.0| 105.0| 1| | 81| 6.0| 100.714...| 7| | 81| 4.0| 72.95...
例如:How to automatically drop constant columns in pyspark?但我发现,没有一个答案解决了这个问题,即countDistinct()不将空值视为不同的值。因此,只有两个结果null和none NULL值的列也将被删除。一个丑陋的解决方案是将spark dataframe中的所有null值替换为您确信在dataframe中其他地方不存在的值。但就像我说的...
空值是在查找发生的时候创建的。我在基本框架上放置了一个最小时间戳。这确保了没有空值被输入。这是...
# Code snippet result: +---+---+---+---+ |modelyear|cylinders|avg_horsepower|count| +---+---+---+---+ | 82| 6.0| 102.333...| 3| | 82| 4.0| 79.1481...| 28| | 82| null| 81.4666...| 31| | 81| 8.0| 105.0| 1| | 81| 6.0| 100.714...| 7| | 81| 4.0| 72.95...