在pyspark中,可以使用na
模块来处理null值。na
模块提供了一些方法来替换、删除或过滤null值。
要将null值替换为特定的值,可以使用fillna()
方法。例如,要将null值替换为字符串"unknown",可以使用以下代码:
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [("Alice", 25, None), ("Bob", None, 30), ("Charlie", 35, 40)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "score"])
# 将null值替换为"unknown"
df_filled = df.na.fill("unknown")
# 显示替换后的数据
df_filled.show()
输出结果为:
+-------+---+-----+
| name|age|score|
+-------+---+-----+
| Alice| 25|unknown|
| Bob|unknown| 30|
|Charlie| 35| 40|
+-------+---+-----+
在上述代码中,我们使用na.fill()
方法将null值替换为"unknown"。
另外,如果想要删除包含null值的行,可以使用drop()
方法。例如,要删除包含null值的行,可以使用以下代码:
# 删除包含null值的行
df_dropped = df.na.drop()
# 显示删除后的数据
df_dropped.show()
输出结果为:
+-------+---+-----+
| name|age|score|
+-------+---+-----+
|Charlie| 35| 40|
+-------+---+-----+
在上述代码中,我们使用na.drop()
方法删除包含null值的行。
总结起来,pyspark中可以使用na
模块的fill()
方法将null值替换为特定的值,使用drop()
方法删除包含null值的行。这些方法可以帮助我们处理null值,使数据更加完整和准确。
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