Pyspark标准定标器-均值计算时不包括空值

Pyspark标准定标器是Pyspark中的一个功能强大的工具，用于对数据进行标准化处理。标准化是一种常见的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，使得数据具有统一的尺度，方便进行比较和分析。

在使用Pyspark标准定标器进行均值计算时，如果数据中存在空值，标准定标器默认不包括这些空值进行计算。这是因为空值可能代表缺失的数据或者无效的数据，将其包括在计算中可能会导致结果的不准确性。

对于空值的处理，可以根据具体情况选择合适的方法。一种常见的处理方式是使用均值填充，即用数据的均值来替代空值。这样可以保持数据的整体分布特征，并且不会对标准化结果产生较大的影响。

腾讯云提供了一系列与Pyspark相关的产品和服务，可以帮助用户进行云计算和数据处理。其中，推荐的产品是腾讯云的大数据计算引擎TencentDB for Apache Spark，它提供了高性能的分布式计算能力，支持Pyspark等多种编程语言，可以方便地进行数据处理和分析任务。

更多关于TencentDB for Apache Spark的信息和产品介绍，可以访问腾讯云官方网站的相关页面：TencentDB for Apache Spark。

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# 2.用均值替换缺失值 import math from pyspark.sql import functions as func # 导入spark内置函数 # 计算缺失值，collect()函数将数据返回到...:'--', 'Dob':'unknown'}).show() 9、空值判断有两种空值判断，一种是数值类型是nan，另一种是普通的None # 类似 pandas.isnull from pyspark.sql.functions...select里面的 # 1.先计算均值 mean_salary = final_data.select(func.mean('salary')).collect()[0][0] # 2.再计算方差 devs...=final_data.select(((final_data.salary-mean_salary)**2).alias('deviation')) # 3.再计算标准差 stddev = math.floor...(math.sqrt(devs.groupBy().avg('deviation').first()[0])) # 4.用均值的两倍标准差替代离群值 no_outlier = final_data.select

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填充缺失值：可以使用均值、中位数、最常见值或自定义值填充缺失值。...中位数填充：适合存在极端值的数值特征。众数填充：常用于分类特征。 1.2 数据标准化与归一化在某些机器学习算法（如线性回归、KNN 等）中，数据的尺度差异会对模型表现产生影响。...标准化和归一化是两种常用的预处理方法：标准化：将数据按均值为 0、标准差为 1 的方式缩放。归一化：将数据缩放到 [0, 1] 或 [-1, 1] 的范围内。...4.1 数据增强策略数据增强可以通过各种方式实现，例如添加噪声、随机缩放或旋转图像、改变特征值等。在处理非图像数据时，可以通过生成随机噪声或插值等方法来增加数据多样性。...当 Pandas 的性能达到瓶颈时，我们可以利用 Dask 库进行并行计算。

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highlight=functions#module-pyspark.sql.functions 统一值 from pyspark.sql import functions df = df.withColumn...DataFrame使用isnull方法在输出空值的时候全为NaN 例如对于样本数据中的年龄字段，替换缺失值，并进行离群值清洗 pdf["AGE"] = pd.to_numeric(pdf["AGE"],...data.dropna() pyspark spark 同样提供了，.dropna(…) ，.fillna(…) 等方法，是丢弃还是使用均值，方差等值进行填充就需要针对具体业务具体分析了 #查看application_sdf...4.1 统一单位多来源数据，突出存在的一个问题是单位不统一，比如度量衡，国际标准是米，然而很多北美国际习惯使用英尺等单位，这就需要我们使用自定义函数，进行单位的统一换算。...比如，有时候我们使用数据进行用户年龄的计算，有的给出的是出生日期，有的给出的年龄计算单位是周、天，我们为了模型计算方便需要统一进行数据的单位统一，以下给出一个统一根据出生日期计算年龄的函数样例。

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，这个向量可以作为特征用于预测、文档相似度计算等； from pyspark.ml.feature import Word2Vec # Input data: Each row is a bag of...Normalized using L^inf norm") lInfNormData.show() StandardScaler StandardScaler转换Vector数据集，正则化每个特征使其具备统一的标准差或者均值为...0，可设置参数： withStd，默认是True，将数据缩放到一致的标准差下； withMean，默认是False，缩放前使用均值集中数据，会得到密集结果，如果应用在稀疏输入上要格外注意； StandardScaler...是一个预测器，可以通过fit数据集得到StandardScalerModel，这可用于计算总结统计数据，这个模型可以转换数据集中的一个vector列，使其用于一致的标准差或者均值为0；注意：如果一个特征的标准差是...，可以通过均值或者中位数等对指定未知的缺失值填充，输入特征需要是Float或者Double类型，当前Imputer不支持类别特征和对于包含类别特征的列可能会出现错误数值；注意：所有输入特征中的null

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缺失值可以用 float("nan")来表示。...，高斯混合模型GMM，以及二分的K均值，隐含狄利克雷分布LDA模型等。...1，K均值聚类 from pyspark.ml.clustering import KMeans from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator...所有的样本点开始时属于一个cluster,然后不断通过K均值二分裂得到多个cluster。...交叉验证模式使用的是K-fold交叉验证，将数据随机等分划分成K份，每次将一份作为验证集，其余作为训练集，根据K次验证集的平均结果来决定超参选取，计算成本较高，但是结果更加可靠。

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例如：如果一个向量包含高斯分布的随机值，你可能会通过除以标准偏差来减少均值，然后获得零均值单位方差的"标准正态"随机变量。...2）标准化（Standard Scaler）计算训练集的平均值和标准差，以便测试数据集使用相同的变换。...每个特征对数据进行相对缩放，以实现零均值和单位方差。通常使用np.sqrt公司（变量）。如果方差为零，我们就不能得到单位方差，数据就保持原样，给出了1的比例因子。当标度为假时，标度为空。...方法 fit(X[, y, sample_weight]) 计算平均值和标准差，用于以后的定标。 fit_transform(X[, y]) 适应数据，然后转换它。...partial_fit(X[, y, sample_weight]) 在线计算X轴上的平均值和标准差，以便以后缩放。 set_params(**params) 设置此估计器的参数。

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LinearRegression 线性回归 RandomForestRegressor 随机森林回归（预测）聚类 BisectingKMeans 二分K均值算法 KMeans K均值算法 GaussianMixture...header=True, inferSchema=True, encoding='utf-8') # 查看是否有缺失值...df0.toPandas().isna().values.any() # False 没有缺失值 # 先使用StringIndexer将字符转化为数值，然后将特征整合到一起 old_columns_names...LogisticRegression(regParam=0.01) blorModel = blor.fit(train_data) result = blorModel.transform(test_data) # 计算准确率...medv', maxDepth=3) gbt_model = gbt.fit(train_data) # 对数据进行预测 result = gbt_model.transform(test_data) # 计算测试数据的均方根误差

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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

我们提供了sql.functions下的函数来生成包含从分配中抽取的独立同分布(i.i.d)的值的字段, 例如矩形分布函数uniform(rand)和标准正态分布函数standard normal(randn...In [1]: from pyspark.sql.functions import rand, randn In [2]: # 创建一个包含1列10行的DataFrame....可以使用describe函数来返回一个DataFrame, 其中会包含非空项目数, 平均值, 标准偏差以及每个数字列的最小值和最大值等信息....DataFrame的两列的样本协方差可以通过如下方法计算: In [1]: from pyspark.sql.functions import rand In [2]: df = sqlContext.range...对于采用两个参数作为输入的函数, 例如pow(x, y)(计算x的y次幂), hypot(x, y)(计算直角三角形的斜边长), 两个独立的列或者列的组合都可以作为输入参数.

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聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。聚合函数有什么特点？除了 COUNT 以外，聚合函数忽略空值。聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一同使用。...任何时候用一组给定的输入值调用它们时，都返回相同的值。标量函数：只能对单个的数字或值进行计算。主要包括字符函数、日期/时间函数、数值函数和转换函数这四类。常见的聚合函数有哪些？...select count( ) from Company --包括空值 select count(*) from Company --不包括空值 2、求某一列平均数 :avg() 例如：求某个班平均成绩...select avg(score) from Scores ---平均成绩 select avg(salary) from Company --平均工资注意：若某行的score值为null时，计算平均值时会忽略带有...11、stdev()返回给定表达式中所有值的统计标准偏差。

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，即变量的含义、获取方式、计算逻辑，以便知道该变量为什么会出现缺失值、缺失值代表什么含义。...采用某种插入模式进行填充，比如取缺失值前后值的均值进行填充： # interpolate()插值法，缺失值前后数值的均值，但是若缺失值前后也存在缺失，则不进行计算插补。...df['c'] = df['c'].interpolate() # 用前面的值替换, 当第一行有缺失值时，该行利用向前替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='pad') # 用后面的值替换...（不包括目标列） # params: y_train 为不含缺失值的目标列 # params: test 为目标列为缺失值的数据（不包括目标列） if dispersed:...（不包括目标列） # params: y_train 为不含缺失值的目标列 # params: test 为目标列为缺失值的数据（不包括目标列） if dispersed:

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