Pypsark:如何有条件地将函数应用于Spark DataFrame列并填充空值

Pyspark是一个基于Python的Spark API，它提供了一种方便的方式来处理大规模数据集。在Pyspark中，我们可以使用函数来操作Spark DataFrame的列，并填充空值。

要有条件地将函数应用于Spark DataFrame列并填充空值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when, col

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 加载数据集并创建DataFrame：

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

这里的"data.csv"是你要加载的数据集文件名。

1. 定义要应用的函数：

def fill_null(value):
    return when(col("column_name").isNull(), value).otherwise(col("column_name"))

这里的"column_name"是你要填充空值的列名。

1. 应用函数并填充空值：

df = df.withColumn("column_name", fill_null("default_value"))

这里的"default_value"是你要填充的默认值。

1. 显示处理后的DataFrame：

df.show()

在这个过程中，我们使用了withColumn函数来创建一个新的列，并使用when函数来定义条件。如果列的值为空，就使用默认值进行填充，否则保持原值不变。

Pyspark中还有许多其他函数和操作可以用于处理DataFrame，如过滤、聚合、排序等。你可以根据具体的需求选择适合的函数和操作。

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