Spark为此提供了一个高级操作,就是:na.fill的函数。 其处理过程就是先构建一个MAP,如下: val map = Map("列名1“ -> 指定数字, "列名2“ -> 指定数字, ...) 然后执行dataframe.na.fill(map),即可实现对NULL值的填充。 __EOF__
DataFrameNaFunctions用来对DataFrame中值为null或NaN的列做处理,处理分为三种类型: drop:根据条件丢弃含有null或NaN的行 fill:根据条件使用指定值填充值为null或NaN的列,相当于设置默认值 replace:根据条件替换列值 下面是针对每种处理方式的详细解释: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 ...
1、丢弃/过滤:DataFrame.na.drop() 2、填充:DataFrame.na.fill() 3、替换:DataFrame.na.replace() 丢弃规则 1、any 一行中有任何一个是NaN/null就丢弃 df.na.drop("any").show() //任何出现NaN/null就丢弃 1. 2、all 只有一行中所有都是NaN/null才丢弃 df.na.drop("all").show() //一行都是NaN...
valfilledDF=df.na.fill("replacementValue") 1. 示例代码 下面是一个完整的示例代码,演示了如何使用Spark DataFrame去掉null值: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectNullValueHandling{defmain(args:Array[String]):Unit={// 创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("NullValueHandling")...
空列是指DataFrame中某一列的所有值都为空值(null)。在Spark中,可以使用na函数来处理缺失值。na函数提供了一系列用于处理缺失值的方法,包括fill、drop和replace等。 要将空列替换为另一列中的值,可以使用na.replace方法。该方法接受一个字典作为参数,字典的键表示要替换的列名,值表示用于替换的值。在这种...
Fill(String) 傳回新的DataFrame,以 取代數值value資料行中的 Null 或 NaN 值。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameFill(stringvalue); 參數 value String 要取代的目標值 傳回 DataFrame DataFrame 物件 適用於 Microsoft.Spark latest 產品版本 Microsoft.Sparklatest ...
Fill(String, IEnumerable<String>) 返回替换指定字符串列中的 null 或 NaN 值的新DataFrame值。 如果指定的列不是字符串列,则忽略它。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameFill(stringvalue, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> columnNames); ...
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender"]) # 设置默认值 default_values = {"age": 0, "gender": "Unknown"} df_filled = df.na.fill(default_values) # 显示填充后的结果 df_filled.show() 输出结果如下: 代码语言:txt ...
1.判断dataframe是否为空 bool(df.head(1)) #结果为False,则为空,否则为非空 2.对df中的所有空值填充为'unkown' df = df.na.replace('', 'unkown') # 将空字符串填充为unkown 3.对特定列填充特定值 df = df.fillna('unkown', subset = string_tz) #将string类型的string_tz列的NULL填充'unkown'...
DataFrameNaFunctions.replace 可以把 null 或NaN 替换为其它值, 但是和 fill 略有一些不同, 这个方法针对值来进行替换 4)缺失值类型处理 @Test def nullAndNaN(): Unit = { // 1. 读取数据集 // 1.1 通过spark-csv自动的推断类型来读取,推断数字的时候会将NaN推断为字符串 // spark.read.option("header...