在pyspark dataframe中,可以使用fillna()
方法将左连接操作的输出中的空值替换为0。fillna()
方法接受一个字典作为参数,其中键是要替换的列名,值是要替换的值。以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建左连接的两个DataFrame
df1 = spark.createDataFrame([(1, "A"), (2, "B"), (3, "C")], ["id", "value1"])
df2 = spark.createDataFrame([(1, 10), (3, 30)], ["id", "value2"])
# 执行左连接操作
joined_df = df1.join(df2, on="id", how="left")
# 将空值替换为0
filled_df = joined_df.fillna({"value2": 0})
# 显示结果
filled_df.show()
在上述代码中,我们首先创建了一个SparkSession对象。然后,我们创建了两个DataFrame对象df1
和df2
,分别表示左连接的两个表。接下来,我们使用join()
方法执行左连接操作,并将结果保存在joined_df
中。最后,我们使用fillna()
方法将joined_df
中的空值替换为0,并将结果保存在filled_df
中。最后,我们使用show()
方法显示替换后的结果。
这种方法适用于pyspark dataframe中的左连接操作,并且可以根据需要替换不同的列。如果需要替换多个列,只需在字典中添加相应的键值对即可。
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