在pyspark中,可以使用fillna()
函数来填充DataFrame中的空值。fillna()
函数接受一个字典作为参数,字典的键是要填充的列名,值是要填充的值。
以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, "F"),
("Bob", None, "M"),
("Charlie", 30, None)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "gender"])
# 填充空值
fill_values = {"age": 0, "gender": "Unknown"}
df_filled = df.fillna(fill_values)
# 显示填充后的DataFrame
df_filled.show()
输出结果如下:
+-------+---+------+
| name|age|gender|
+-------+---+------+
| Alice| 25| F|
| Bob| 0| M|
|Charlie| 30|Unknown|
+-------+---+------+
在上述示例中,我们使用fillna()
函数将DataFrame中的空值填充为指定的值。在字典fill_values
中,我们指定了要填充的列名和对应的填充值。在这个例子中,我们将"age"列的空值填充为0,将"gender"列的空值填充为"Unknown"。
对于pyspark中的DataFrame,还可以使用其他方法来填充空值,例如使用fill()
函数、na
对象等。具体使用哪种方法取决于实际需求和个人偏好。
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