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是一种大数据处理和分析的云服务,...
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...
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...
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。 在下面的示例...
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 ...
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) # 填充空值为指定值 filled_data = data.fillna({"ids": "unknown"}) # 显示填充后...
df = df.na.fill(0) #先把特征转换为向量 feature_vector = VectorAssembler(inputCols=inputCols, outputCol="original_features") output = feature_vector.transform(df) features_label = output.select("shop_number", "item_number", "dt", "original_features", "label") ...
In PySpark,fillna() from DataFrame class or fill() from DataFrameNaFunctions is used to replace NULL/None values on all or selected multiple columns with either zero(0), empty string, space, or any constant literal values. Advertisements While working on PySpark DataFrame we often need to repl...
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...
# Use the last window function to fill null values with the last non-null value ...