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遍历成对的RDD (Pyspark)的值并替换空值

遍历成对的RDD (Pyspark)的值并替换空值可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("PairRDDTraversal").getOrCreate()

创建一个包含键值对的RDD：

pair_rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "value1"), (2, ""), (3, "value3"), (4, "")])

定义一个函数来替换空值：

def replace_empty_value(value):
    if value == "":
        return "replacement_value"
    else:
        return value

使用mapValues()函数遍历RDD并替换空值：

replaced_rdd = pair_rdd.mapValues(replace_empty_value)

打印替换后的RDD内容：

replaced_rdd.collect()

完整代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("PairRDDTraversal").getOrCreate()

pair_rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "value1"), (2, ""), (3, "value3"), (4, "")])

def replace_empty_value(value):
    if value == "":
        return "replacement_value"
    else:
        return value

replaced_rdd = pair_rdd.mapValues(replace_empty_value)

replaced_rdd.collect()

这段代码的功能是遍历包含键值对的RDD，并将空值替换为"replacement_value"。在这个例子中，我们创建了一个包含四个键值对的RDD，其中有两个值为空字符串。通过定义replace_empty_value()函数，我们使用mapValues()函数遍历RDD并替换空值。最后，使用collect()函数打印替换后的RDD内容。

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相关搜索:将成对RDD中的值相减 Pyspark - RDD提取要聚合的值循环遍历列并替换缺少的值替换Pyspark Dataframe中列中的空值 Pyspark计数非空值之间的空值基于pyspark中的值对rdd分组在PySpark成对RDD中搜索值，以查找来自另一个RDD的键如何在PySpark中从单个元素的RDD创建成对RDD？PySpark中未使用with列条件替换的空值在pyspark中将空值替换/转换为空数组将RDD中的空字符串替换为空值如何合并pyspark dataframe并删除空值？过滤出pyspark RDD中的非数字值对pyspark中的值进行排序的RDD操作如何使用pyspark替换RDD中的字符？如何遍历HashMap并比较对象的数据并替换HashMap的值？区分dataframe列中的空值和空值(pyspark)循环遍历迭代行并将空值替换为模型中的预测值 Pyspark:将reduce by键应用于rdd的值 pyspark中包含空值的行数

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