pyspark dataframe把nan处理为空值

在pyspark中，可以使用`na`模块来处理DataFrame中的缺失值（NaN）。要将NaN处理为空值，可以使用`na.drop()`方法来删除包含NaN的行或列。该方法可选择删除包含NaN的行（使用参数`how='any'`）或列（使用参数`how='any'`）。

以下是一个示例代码，使用`na.drop()`来处理NaN值：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [(1, 2.5, None), (2, None, 3.5), (3, 4.2, 5.1)]
df = spark.createDataFrame(data, ['col1', 'col2', 'col3'])

# 显示原始DataFrame
df.show()

# 处理NaN值，删除包含NaN的行
df_clean = df.na.drop(how='any')

# 显示处理后的DataFrame
df_clean.show()

以上代码首先创建了一个包含NaN值的示例DataFrame，然后使用`na.drop()`方法删除了包含NaN的行。最后，通过使用`show()`方法，显示了处理后的DataFrame。

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pyspark dataframe转换为list

可以使用`collect()`方法将Pyspark DataFrame转换为Python List。例如：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameToList").getOrCreate()

# 创建DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 将DataFrame转换为List
list_data = df.collect()

# 打印List
print(list_data)

输出结果为：

[Row(Name='Alice', Age=25), Row(Name='Bob', Age=30), Row(Name='Charlie', Age=35)]

注意：`collect()`方法将整个DataFrame加载到内存中，如果DataFrame非常大，可能会导致内存不足的问题。因此，在使用`collect()`方法时，需要谨慎考虑DataFrame的大小。

pyspark dataframe

pyspark dataframe是一种基于Spark的分布式数据处理框架，用于处理大规模数据集。它提供了类似于SQL的查询语言和丰富的数据操作功能，可以进行数据筛选、转换、聚合等操作。

以下是两个pyspark dataframe的例子：

1. 使用isin()对数据进行筛选：

from pyspark.sql import Row

# 创建数据
data = [Row(name='Alice', score=78), Row(name='Bob', score=69), Row(name='Jack', score=100)]
df = spark.createDataFrame(data)

 使用isin()筛选数据
df.select(df.score.isin([69, 78])).show()

输出：

+--+
|(score IN (69,78))|
+--+
|              true|
|              true|
|             false|
+--+

2. 读取csv文件并显示前10行数据：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("csvRDD").getOrCreate()

# 定义schema
schema = StructType([
    StructField('State', StringType()),
    StructField('Color', StringType()),    StructField('Count', IntegerType())
])

# 读取csv文件
df = spark.read.format('csv').option("header", True).schema(schema).load(r'/data/mnm_dataset.csv')

# 显示前10行数据
df.show(10)

输出：

+--+--+--+
|State|Color|Count|
+--+--+--+
|   CA| Brown|   36|
|   CA| Brown|   29|
|   CA| Brown|   39|
|   CA| Brown|   38|
|   CA| Brown|   28|
|   CA| Brown|   35|
|   CA| Brown|   41|
|   CA| Brown|   33|
|   CA| Brown|   36|
|   CA| Brown|   32|
+--+--+--+