pyspark数据清洗csv
时间: 2023-12-08 17:28:06 浏览: 32
在PySpark中进行数据清洗的第一步是读取CSV文件。PySpark提供了read.csv函数来读取CSV文件,并将其加载为DataFrame格式。读取CSV文件的代码示例如下:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Data Cleaning") \
.getOrCreate()
df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)
```
在上述代码中,我们首先创建了一个SparkSession对象。然后,使用read.csv函数来读取CSV文件,并通过设置header=True和inferSchema=True来指定CSV文件的第一行为列名,并自动推断列的数据类型。最后,将读取的结果保存在名为df的DataFrame中。
接下来,我们可以对DataFrame进行缺失值处理。在PySpark中,常见的缺失值处理策略有删除和填充。如果我们想删除含有缺失值的行,可以使用dropna函数。示例如下:
```python
df_no_missing_rows = df.dropna()
```
如果我们想填充缺失值,可以使用fillna函数。示例如下:
```python
df_filled = df.fillna({"column_name": "value"})
```
在上述示例中,我们使用fillna函数将名为column_name的列中的缺失值填充为指定的value值。
需要注意的是,在使用这些函数进行数据清洗之前,我们需要先导入必要的包(如pyspark.sql)并创建SparkSession对象。
综上所述,我们可以通过read.csv函数读取CSV文件,并使用dropna函数或fillna函数对缺失值进行处理,从而实现PySpark中的数据清洗操作。