Scala处理缺失值
时间: 2023-07-05 15:18:27 浏览: 74
在Scala中,处理缺失值的方法包括以下几种:
1. 过滤掉缺失值:可以使用 `filter` 方法过滤掉缺失值所在的行或列
```scala
val data: RDD[Array[Double]] = ...
val filteredData = data.filter(row => row.forall(_ != Double.NaN))
```
2. 填充缺失值:可以使用 `map` 方法将缺失值替换为某个默认值
```scala
val data: RDD[Array[Double]] = ...
val filledData = data.map(row => row.map(v => if (v.isNaN) 0.0 else v))
```
3. 插值填充:使用一些插值算法来预测缺失值的值,例如线性插值、多项式插值、KNN插值等。Spark MLlib 提供了一些机器学习算法来进行插值填充,例如 `Imputer`。
```scala
import org.apache.spark.ml.feature.Imputer
val data: DataFrame = ...
val imputer = new Imputer().setInputCols(Array("col1", "col2")).setOutputCols(Array("col1_imputed", "col2_imputed"))
val imputedData = imputer.fit(data).transform(data)
```
以上是处理缺失值的常用方法,具体方法的选择应该依据具体数据分析任务和数据特性来进行选择。
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