缺失数据处理from pyspark.sql.functions import isnull, when, count, col df.select([count(when(isnull(c), c)).alias(c) forcindf.columns]).show 这个数据集很棒,没有任何缺失值。 不必要的列丢弃dataset = dataset.drop('SkinThickness') dataset = dataset.drop('Insulin') dataset = dataset.drop...
when(condition, value1).otherwise(value2),意为:当满足条件condition的值时赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2,otherwise表示,不满足条件的情况下,应该赋值何值。 例: AI检测代码解析 from pyspark.sql import functions as F df.select(df.customerID,F.when(df.gender=="Male","1").when(df.gend...
| e|null| true| +---+---+---+ isNull来检查空值。另外,如果希望列true/false,可以直接将结果转换为布尔值,而不使用when: import pyspark.sql.functions as F df2 = df.withColumn( 'newCol', (F.col('c2').isin(['d']) | F.col('c2').isNull()).cast('boolean') ) df2.show() +--...
“这周工作好忙,晚上陆陆续续写了好几波,周末来一次集合输出,不过这个PySpark原定是分上下两篇的,但是越学感觉越多,所以就分成了3 Parts,今天这一part主要就是讲一下SparkSQL,这个实在好用!建议收藏学习哈哈。上一节的可点击回顾下哈。《PySpark入门级学习教程,框架思维(上)》 ? Spark SQL使用 在讲Spark SQL...
when(condition, value1).otherwise(value2)联合使用,和sql中的case when类似 那么:当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2,otherwise表示,不满足条件的情况下,应该赋值为啥。 >>> from pyspark.sql import functions as F >>> df.select(df.name, F.when(df.age > 4, 1).when...
本书将帮助您实施一些实用和经过验证的技术,以改进 Apache Spark 中的编程和管理方面。您不仅将学习如何使用 Spark 和 Python API 来创建高性能的大数据分析,还将发现测试、保护和并行化 Spark 作业的技术。 本书涵盖了 PySpark 的安装和设置、RDD 操作、大数据清理和整理,以及将数据聚合和总结为有用报告。您将学习...
可以使用pyspark中的其他条件函数(如isNull、isNotNull、like等)来构建正确的条件逻辑。 检查数据源:当使用when语句时,需要确保数据源中的数据符合预期。如果数据源中的数据不正确或不完整,可能会导致错误的输出。可以使用pyspark中的数据预处理函数(如filter、drop等)来清洗和筛选数据。 查看错误日志:如果以上步骤都...
df.select([count(when((col(c)=='') | col(c).isNull() |isnan(c), c)).alias(c) for c in df.columns]).show() # .alias()添加别名 单向频数 计算分类变量的频数 df.groupBy(df['title']).count().show() 通常希望看到已排序的数据 ...
# 简单的缺失判断 from pyspark.sql.functions import * tips.select(when(isnull('tip'), 0).otherwise(1).alias('tip_isnull')) +---+ |tip_isnull| +---+ | 1| | 1| | 1| | 1| | 1| +---+ only showing top 5 rows # 更为复杂的缺失统计, 涉及到一行上的操作, 在行上的统计...
步骤4: 使用 when 和 otherwise 处理 NULL 值 接下来,我们使用when和otherwise函数来替换 NULL 值。这里,我们用 “default_value” 替代了 NULL。 # 添加新列,处理 NULL 值df=df.withColumn("new_column",when(col("original_column").isNull(),"default_value").otherwise(col("original_column"))) ...