pyspark按分组计算均值并利用得到的均值填充某一列缺失值代码

可以使用 pyspark 的 groupBy 和 agg 函数来按分组计算均值，然后使用 fillna 函数来填充缺失值。示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import mean, col

# 假设数据集为 df，需要计算的列为 col1，需要填充的列为 col2
# 先按 col1 分组计算均值
mean_df = df.groupBy('col1').agg(mean('col2').alias('mean_col2'))

# 使用均值填充 col2 列的缺失值
df = df.join(mean_df, 'col1', 'left').fillna({'col2': 'mean_col2'})

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pyspark按均值和分组填充某一列缺失值代码

可以使用 pyspark 中的 fillna 函数来填充缺失值，具体代码如下：

from pyspark.sql.functions import mean, col

# 假设要填充的列名为 col_name，数据集为 df
# 先计算均值
mean_value = df.select(mean(col(col_name))).collect()[][]

# 然后按照分组进行填充
df = df.fillna(mean_value, subset=[col_name, "group_col"])

其中，group_col 为用来分组的列名，可以根据实际情况进行修改。

利用房屋价格house_saleprice数据对缺失值数量排第8的列的缺失值按前向填充法进行填充，并将填充结果更新到原数据；对缺失值数量排第17的列的缺失值按该列的均值进行填充，并将填充结果更新到原数据；对缺失值数量排第19的列的缺失值所在行进行删除，并将填充结果更新到原数据

假设房屋价格数据为 DataFrame 格式，下面是实现对缺失值进行填充和删除的代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取房屋价格数据
house_saleprice = pd.read_csv('house_saleprice.csv')

# 对缺失值数量排第8的列的缺失值按前向填充法进行填充，并将填充结果更新到原数据
house_saleprice.iloc[:, 7] = house_saleprice.iloc[:, 7].fillna(method='ffill')

# 对缺失值数量排第17的列的缺失值按该列的均值进行填充，并将填充结果更新到原数据
house_saleprice.iloc[:, 16] = house_saleprice.iloc[:, 16].fillna(house_saleprice.iloc[:, 16].mean())

# 对缺失值数量排第19的列的缺失值所在行进行删除，并将填充结果更新到原数据
house_saleprice.dropna(subset=[house_saleprice.columns[18]], inplace=True)

上述代码中，`fillna` 函数用于对缺失值进行填充，其中 `method='ffill'` 表示使用前向填充法进行填充，`mean()` 函数用于计算该列的均值，`dropna` 函数用于删除包含缺失值的行，`subset=[house_saleprice.columns[18]]` 表示只在第19列中查找缺失值。`inplace=True` 表示将填充结果和删除结果直接更新到原数据中。