scala spark dataframe.na.drop()

时间: 2023-11-08 18:42:26 浏览: 185
DOCX

scala for spark

star4星 · 用户满意度95%
这是一个 Spark DataFrame API 中的方法，用于去除 DataFrame 中包含 null 或 NaN 的行。该方法默认删除所有包含任何 null 或 NaN 的行。如果您只想删除所有列都为空的行，则可以使用 drop() 方法中的参数 subset。如果您只想删除某些列中包含 null 或 NaN 的行，则可以使用 drop() 方法中的参数 how。
阅读全文

相关推荐

doc

本地使用scala操作spark示例.doc

### 本地使用Scala操作Spark的关键知识点 #### 一、SparkSession的配置与初始化 在Scala中使用Spark进行数据处理时，首先需要创建一个SparkSession实例。这一步至关重要，因为所有的Spark应用都是基于...
zip

Spark DataFrame详解.zip

此外，DataFrame还支持DataFrame API的跨语言互操作性，使得Python、Scala、Java和R开发者都能方便地使用Spark进行大数据处理。 总结来说，Spark DataFrame是Spark中的重要数据结构，它提供了一种声明式的数据处理...

def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) }

这是一个 Scala 函数，输入参数为一个 Spark DataFrame，输出为一个 Double 类型的平均年龄值。这个函数首先从 DataFrame 中选择 "Age" 列，然后使用 na.drop() 方法删除包含空值的行。接着，它使用 agg 方法...

代码如下： import breeze.numerics.round import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() import breeze.stats._ def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

.na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) ageMean } 这样就将 mean 函数改名为了 ageMean 变量，并避免了与 breeze.stats 包中的函数重名的问题。希望对你有帮助！
zip

大数据编程Cause of death-使用spark scala编程完成的实验源码

这通常涉及DataFrame的filter、na.drop和astype等方法。 3. **数据探索**：使用统计函数（如count、mean、max等）对数据进行初步分析，发现数据模式和关联。此外，groupBy和agg函数可用于按特定列...
zip

spark-sql入门

DataFrame提供了一系列的函数，如na.drop()用于删除含有缺失值的行，cast()用于转换列的数据类型。 此外，Spark SQL支持创建视图，这使得我们可以为复杂查询定义临时或永久的逻辑表。视图可以在后续的查询中...
-

Spark SQL中的DataFrame和DataSet详解

# 1. 引言 ## 1.1 什么是Spark SQL...DataFrame和DataSet是Spark SQL中最重要的两个概念，用于表示分布式数据集。它们提供了一种高级的抽象，可以轻松地处理结构化数据。 **DataFrame**是一种以表格形式组织数据的分布
-

使用Scala将结构化数据写入Hive数据仓库

在大数据处理领域，Scala被广泛运用于Apache Spark等分布式计算框架，提供了强大的数据处理能力和高效的并行计算。 ### 1.3 目的与意义 本篇文章旨在介绍如何使用Scala将结构化数据写入Hive数据仓库，通过将数据...
-

使用Spark进行数据挖掘

### 1. 第一章：Spark简介和基本概念 ...Spark的核心概念包括弹性分布式数据集（RDD）、DataFrame和Dataset等，它们为用户提供了处理数据的抽象接口。Spark的架构由驱动器程序、集群管理器和工作节点组成
-

Spark中的机器学习实践指南

Spark机器学习可以运行在单机模式下，也可以通过Spark集群进行分布式计算，从而处理更大规模的数据和更复杂的机器学习任务。 ## 1.2 Spark机器学习的优势 Spark机器学习相对于传统的机器学习方法具有许多优势： - ...
-

Spark中的分布式机器学习算法实践

介绍分布式机器学习算法和Spark ## 1.1 什么是分布式机器学习算法 在传统的机器学习中，数据量较小时可以通过单台机器进行训练和计算。然而，随着数据规模的不断增大，单机处理已经无法满足需求。分布式机器学习...
-

Apache Spark入门指南：大数据处理基础

什么是Apache Spark？ ## 1.1 Apache Spark介绍 在本节中，我们将介绍什么是Apache Spark，包括其起源、发展历程以及基本概念。 ## 1.2 Spark与传统大数据处理框架的对比 本节将对比Spark与传统大数据处理框架...
-

掌握Spark的机器学习管道与特征工程

它支持多种编程语言，包括Java、Scala和Python，并且可以轻松地在Hadoop上运行。 ## 1.2 机器学习概述 机器学习是人工智能的一个子领域，它致力于研究如何使计算机系统利用数据进行自动学习和改进。机器学习的应用...
-

利用Spark进行大规模文本处理与分析

# 1. 简介 ## 1.1 介绍大规模文本处理与分析的挑战 大规模文本处理与分析面临着许多挑战。首先，文本数据的大小往往非常庞大，可能需要处理数十亿或数百亿行的文本记录...## 1.2 Spark在大规模文本处理与分析中的作用

用Scala的spark写一个医药相关项目，数据集包括购药时间 社保卡号 商品编码 商品名称 销售数量 应收金额 实收金额，给我具体代码并并写一个实验报告

val cleanSalesDF = salesDF.na.drop() // 删除缺失值 .withColumn("date", to_date(col("date"), "yyyy-MM-dd")) // 将购药时间转换为日期类型 5. 数据分析和可视化： scala // 计算销售额、销售量、平均...

spark-shell： 对含有用户id和商品id的DataFrame进行SVD分解，对数据进行降维保留前5个奇异值信息，计算用户已购买的商品分别与未购买的商品，根据计算结果计算余弦相似度再进行累加求均值，将均值最大的5件商品id进行输出作为推荐使用

.na.drop() val cosineSimilarity = udf((v1: Vector, v2: Vector) => { val dotProduct = v1.dot(v2) val norm1 = math.sqrt(v1.toArray.map(x => x * x).sum) val norm2 = math.sqrt(v2.toArray.map(x => x *...

spark-shell： 对只含有用户id和商品id两个字段数据的DataFrame进行SVD分解，对数据进行降维保留前5个奇异值信息，计算用户已购买的商品分别与未购买的商品，根据计算结果计算余弦相似度再进行累加求均值，将均值最大的5件商品id进行输出作为推荐使用

.na.drop() val cosineSimilarity = udf((v1: Vector, v2: Vector) => { val dotProduct = v1.dot(v2) val norm1 = math.sqrt(v1.toArray.map(x => x * x).sum) val norm2 = math.sqrt(v2.toArray.map(x => x *...

怎么用Scala语言清洗数据

Scala语言可以通过使用Spark框架的...在这个示例中，我们使用了Spark的DataFrame API。na.drop()函数用于删除含有缺失值的行，regexp_replace()函数用于替换特殊字符。你可以根据你的需求使用其他函数来清洗数据。

在scala里面怎么去删除csv含有空值的行

在Scala中，可以使用Spark的DataFrame API和SparkSession来删除CSV中包含空值的行。以下是一个示例代码： scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName(...

最新推荐

recommend-type

Jupyter notebook运行Spark+Scala教程

Jupyter Notebook 运行 Spark+Scala 教程 本教程主要介绍了如何在 Jupyter Notebook 中运行 Spark+Scala，具有很好的参考价值。下面将详细介绍标题、描述、标签和部分内容中所涉及的知识点。 标题：Jupyter ...
recommend-type

spark rdd转dataframe 写入mysql的实例讲解

在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是其最基本的抽象数据类型，而DataFrame则是在Spark 1.3.0版本引入的一种高级数据处理模型，它提供了更强大的数据处理能力和更高效的执行性能。DataFrame构建在RDD之上，通过...
recommend-type

win10下搭建Hadoop环境（jdk+mysql+hadoop+scala+hive+spark） 3.docx

在Windows 10环境下搭建Hadoop生态系统，包括JDK、MySQL、Hadoop、Scala、Hive和Spark等组件，是一项繁琐但重要的任务，这将为你提供一个基础的大数据处理平台。下面将详细介绍每个组件的安装与配置过程。 **1. JDK...
recommend-type

JSON.parseObject和JSON.toJSONString实例详解

me='Antony', age=12, sex='male', birthday=null}{"name":"Antony","age":12,"sex":"male"}在这个实例中，我们详细探讨了`JSON.parseObject`和`JSON.toJSONString`两个方法，它们是阿里巴巴的Fastjson库中的关键...
recommend-type

Windows平台下的Fastboot工具使用指南

资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具，它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信，从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义： Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具，通常在设备的bootloader模式下使用，这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作，如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境： Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project（AOSP）提供的一个组成部分，因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性，许多开发者和用户需要在Windows环境下操作，因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装： 用户可以通过下载Android SDK平台工具（Platform-Tools）的方式获取Fastboot工具，这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB（Android Debug Bridge）等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下，然后将该目录添加到系统环境变量Path中，便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用： 要使用Fastboot工具，用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异，通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后，用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括： - fastboot devices：列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]：将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]：获取指定变量的值。 - fastboot reboot：重启设备。 - fastboot unlock：解锁bootloader，使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景： - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复（如TWRP）。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader，以获取更多的自定义权限。 - 修复设备，例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项： 在使用Fastboot工具时需要格外小心，错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据，并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外，不同的设备可能需要特定的驱动程序支持，因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明： 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件，解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等，这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后，用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置，以便能够正确地使用该工具。 总结而言，Fastboot作为一个功能强大的工具，它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台，以实现对设备深层次的控制。然而，它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验，否则不当操作可能导致设备损坏。因此，使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

![DLMS规约基础介绍](https://afteracademy.com/images/what-is-data-model-in-dbms-and-what-are-its-types-hierarchical-model-48add64778fd4b8f.jpg) # 摘要 DLMS/COSEM是一种广泛应用于智能电网和电力计量领域的通信协议。本文首先介绍了DLMS规约的基础概念、起源以及核心技术原理，包括协议架构、数据模型、通信过程、数据封装与传输机制。随后，文章探讨了DLMS规约在电力通信中的实际应用，如智能电表和电网自动化系统的数据通信，并分析了DLMS规约的测试与验证方法。文
recommend-type

修改代码，使其正确运行

要使提供的代码能够正确运行，需要解决以下几个关键点： 1. **输入处理**：确保从控制台读取的文法规则和待解析字符串格式正确。 2. **FIRST集和FOLLOW集计算**：确保FIRST集和FOLLOW集的计算逻辑正确无误。 3. **预测分析表构建**：确保预测分析表的构建逻辑正确，并且能够处理所有可能的情况。 4. **LL(1)分析器**：确保LL(1)分析器能够正确解析输入字符串并输出解析过程。 以下是经过修改后的完整代码： ```java package com.example.demo10; import java.util.*; public class Main
recommend-type

Python机器学习基础入门与项目实践

资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依