pyspark中对所给csv文件中的数值型缺失值使用均值填充

在PySpark中，处理CSV文件中的数值型缺失值并使用均值进行填充通常涉及到DataFrame的操作。首先，你需要导入`pyspark.sql.functions`模块，这个模块包含了数据处理的相关函数，包括`mean()`用于计算平均值以及`fillna()`用于填充缺失值。

以下是处理步骤：

1. 加载CSV文件到DataFrame：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.format("csv").option("header", "true") \
    .load("your_file_path.csv")

这里的`"true"`表示第一行包含列名，如果你的数据文件不是这样，可以调整。

2. 计算数值列的均值：

numeric_cols = df.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns  # 获取所有数值类型的列名
mean_values = df.select(*numeric_cols).agg(*[F.mean(c) for c in numeric_cols]).collect()[0]

这里我们假设所有数值类型的列都在一起，并且你想获取整个表的平均值。如果需要特定列的平均值，可以直接引用列名。

3. 使用均值填充缺失值：

for col_name, mean_val in zip(numeric_cols, mean_values):
    df = df.withColumn(col_name, F.when(df[col_name].isNull(), mean_val).otherwise(df[col_name]))

这段代码会检查每个数值列是否为NULL，如果是，则用该列的均值填充；如果不是，则保留原值。

4. 完成操作后，记得保存结果：

df.write.mode('overwrite').format('csv').save("filled_data.csv")