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:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import *
spark = SparkSession.builder.appName("ReplaceNullArray").getOrCreate()
data = [("John", 25, None),
("Alice", None, [1, 2, 3]),
("Bob", 30, None)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "array_column"])
df.show()
def replace_null_with_empty_array(array_column):
if array_column is None:
return []
else:
return array_column
replace_null_with_empty_array_udf = udf(replace_null_with_empty_array, ArrayType(IntegerType()))
df = df.withColumn("array_column", replace_null_with_empty_array_udf(col("array_column")))
df.show()
输出结果:
+-----+----+------------+
| name| age|array_column|
+-----+----+------------+
| John| 25| []|
|Alice|null| [1, 2, 3]|
| Bob| 30| []|
+-----+----+------------+
这样就将空值替换为了空数组。
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