用列表Pyspark Dataframe中的值替换NA

在Pyspark中，可以使用fillna()方法将DataFrame中的缺失值（NA）替换为指定的值。

示例代码如下：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, None), ("Bob", None, 80), (None, 30, 90)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Score"])

# 使用fillna方法替换NA
df_filled = df.fillna({"Name": "Unknown", "Age": 0, "Score": 0})

# 显示替换后的DataFrame
df_filled.show()

上述代码中，我们首先导入所需的库，然后创建了一个包含NA值的DataFrame。接下来，我们使用fillna()方法将DataFrame中的NA值替换为我们指定的值，例如将"Name"列的NA值替换为"Unknown"，将"Age"列的NA值替换为0，将"Score"列的NA值替换为0。最后，我们使用show()方法显示替换后的DataFrame。

使用fillna()方法可以有效地处理DataFrame中的缺失值，确保数据的完整性和准确性。

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