from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("Fill Null Values").getOrCreate() # 加载数据集 data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) # 填充空值为
在PySpark 中,DataFrame 的 .na 属性用于处理缺失值(NaN、null 或空值)。.na 属性提供了一组方法来处理和操作缺失值。以下是一些常用的方法: 1.drop() 删除包含任何缺失值的行 df.na.drop() 2.drop(subset) 删除指定列中包含缺失值的行。 df.na.drop(subset=["col1", "col2"]) 3.fill(value,subset...
今天讲讲填充缺失值的操作,先上整体函数代码,再一一解释 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...
pdf_global_dev1.with_columns(pdf_global_dev1['col_name'].fill_null(0).alias('col_name')) 1. pyspark贼复杂 from pyspark.sql.functions import col, sum,expr,split,substring,when data3.agg(*[sum(col(c).isNull().cast("int")).alias(c) for c in data3.columns]).show() # 显示每...
在pyspark中,可以使用na模块中的fill方法将空值替换为为空数组。 具体步骤如下: 导入必要的模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import * 创建SparkSession: 代码语言:txt 复制 spark...
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...
df = df.fillna(0, subset=fill0)df = df.fillna('unkown', subset=oktz + fillwz) 简单来说,多列填充,需要将填充的列名放在list中,作为subset参数的值 不过这里有个坑,比如df = df.fillna(0, subset=fill0)中,fill0的某些列是string类型的,那么这句话就不会去填充,他只会填充数字类型的,要想填充...
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。 Python 复制 df_customer_filled = df_customer.na.fill("0", subset=["c_acctbal"]) 若要将字符串替换为其他值,请使用 replace 方法。 在下面的示...
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 ...
ratings_with_exp.show() 3.自定义udf来处理 要使用Spark UDF,我们需要使用F.udf函数将常规的python函数转换为Spark UDF。 我们还需要指定函数的返回类型。 在此示例中,返回类型为StringType() import pyspark.sql.functions as F from pyspark.sql.types import * ...