sample=sdf.sample(False,0.5,0) 输入参数:withReplacement、fraction,seed withReplacement:表示抽出样本后是否在放回去,true表示会放回去,这也就意味着抽出的样本可能有重复; fraction :抽出多少,这是一个double类型的参数,0-1之间,eg:0.3表示抽出30%; seed:表示一个种子,根据这个seed随机抽取,一般情况下只用前两...
na.fill 是PySpark 中 DataFrame 的一个方法,用于填充 DataFrame 中的空值(NaN)。如果你发现 na.fill 没有将空值替换为 0,可能是以下几个原因: 原因分析 数据类型问题:确保你正在处理的列的数据类型是可以被替换的。例如,如果一列是字符串类型,即使它包含空字符串(''),na.fill 也不会将其替换为数字 0。
from functools import reduce from operator import add from pyspark.sql.functions import col df.na.fill(0).withColumn("result" ,reduce(add, [col(x) for x in df.columns])) 解释: df.na.fill(0) 部分用于处理数据中的空值。如果您没有任何空值,则可以跳过它并改为执行此操作: df.withColumn("r...
代码语言:txt 复制 df = df.na.fill(0, subset=[col("column_name")]) 其中,column_name是要替换空值的列名。 显示替换后的DataFrame: 代码语言:txt 复制 df.show() 这样,字符串类型列中的空值就被替换为零了。 在腾讯云的产品中,与PySpark相关的产品是腾讯云的弹性MapReduce(EMR)服务。EMR是一种大数据...
df1.na.fill({“oldbalanceDest”:means.toPandas().values[0][0]}).show() 3.2.6去重的操作 distinct() #返回一个不包含重复记录的DataFrame DF.distinct() #返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。 dropDuplicates() #根据指定字段去重。类似...
1|0fill关键字的用法 Replace null values, alias for na.fill(). DataFrame.fillna() and DataFrameNaFunctions.fill() are aliases of each other. Parameters value –int, long, float, string, bool or dict. Value to replace null values with. If the value is a dict, then subset is ignored ...
Python 复制 df_customer_no_nulls = df_customer.na.drop("all", subset=["c_acctbal", "c_custkey"]) 若要填写缺失值,请使用 fill 方法。 可以选择将此方法应用于所有列或列的子集。 在下面的示例中,帐户余额 c_acctbal 为null 值的帐户余额将填入 0。
dataSet = data.na.fill('0').rdd.map(list)#用0填充空值 trainData, testData= dataSet.randomSplit([0.7,0.3], seed=7) trainingSet = trainData.map(lambdax:Row(label=x[-1], features=Vectors.dense(x[:-1]))).toDF() train_num = trainingSet.count()print("训练样本数:{}".format(train_...
def filltz(df): ''' df为pyspark的dataframe类型 ''' if (bool(df.head(1)) == False): print("训练数据为空,请检查输入数据!") return df print("int-->0,double-->mean,string-->unknow") df = df.na.replace('', 'unkown') # 将空字符串填充为unkown df = df.fillna('unkown', subse...
df1.na.fill({“oldbalanceDest”:means.toPandas().values[0][0]}).show() 3.2.6去重的操作 distinct() #返回一个不包含重复记录的DataFrame DF.distinct() #返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。