我想加入两个DataFrames，并在pyspark中填充NaN？

在pyspark中，可以使用join函数将两个DataFrames进行合并，并使用fillna函数填充NaN值。

首先，使用join函数将两个DataFrames进行合并。join函数可以根据指定的列将两个DataFrames进行连接，常用的连接方式有内连接、左连接、右连接和外连接。具体的连接方式可以根据实际需求选择。

例如，假设有两个DataFrames：df1和df2，它们都有一个共同的列名为"key"，可以使用以下代码将它们进行内连接：

joined_df = df1.join(df2, on="key", how="inner")

上述代码中，on="key"表示根据"key"列进行连接，how="inner"表示进行内连接。

接下来，使用fillna函数填充NaN值。fillna函数可以将DataFrame中的NaN值替换为指定的值。

例如，假设要将joined_df中的NaN值替换为0，可以使用以下代码：

filled_df = joined_df.fillna(0)

上述代码中，0表示要替换的值。

综合起来，完整的代码如下：

joined_df = df1.join(df2, on="key", how="inner")
filled_df = joined_df.fillna(0)

这样，就实现了在pyspark中将两个DataFrames进行合并，并填充NaN值的操作。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云EMR（Elastic MapReduce），是一种大数据处理和分析的云服务，提供了基于Hadoop和Spark的分布式计算能力，适用于处理大规模数据集。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云EMR的信息：腾讯云EMR产品介绍。