pyspark删除缺失值

可以使用dropna()函数来删除缺失值，示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import col

# 创建一个DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, "John", None), (2, "Jane", 25), (3, None, 30)], ["id", "name", "age"])

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 打印结果
df.show()

这段代码会删除DataFrame中所有包含缺失值的行，输出结果如下：

+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
|  2|Jane| 25|
+---+----+---+

相关问题

spark 删除缺失值

要在 Spark 中删除缺失值，可以使用 `dropna()` 方法。具体步骤如下：

1. 导入相关的 Spark 模块：

from pyspark.sql import SparkSession

2. 创建 Spark 会话：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

3. 读取数据并创建一个 DataFrame 对象：

df = spark.read.csv("path_to_file.csv", header=True, inferSchema=True)

4. 使用 `dropna()` 方法删除缺失值：

df_without_missing_values = df.dropna()

这将返回一个不包含任何缺失值的新 DataFrame。你可以选择指定 `subset` 参数来删除特定列中的缺失值，或者使用 `how` 参数来指定删除缺失值的方式（例如，只删除全行都是缺失值的行）。

df_without_missing_values = df.dropna(subset=["column1", "column2"])
df_without_missing_values = df.dropna(how="all")

5. 可以进一步处理新的 DataFrame，或者将其保存到文件中：

df_without_missing_values.write.csv("path_to_output.csv", header=True, mode="overwrite")

请确保将 "path_to_file.csv" 替换为实际的文件路径，并将 "column1"、"column2" 和 "path_to_output.csv" 替换为实际的列名和输出路径。

希望对你有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。

pyspark数据清洗

在 PySpark 中进行数据清洗的步骤通常如下：

1. 读取数据：使用 PySpark 的数据读取 API（如 `spark.read.csv()`）读取需要清洗的数据文件。

2. 去除重复数据：使用 `dropDuplicates()` 方法去除数据中的重复项。

3. 处理缺失值：使用 `fillna()` 方法填充缺失值，可以选择使用平均值、中位数、众数或自定义值进行填充。

4. 删除无用列：使用 `drop()` 方法删除不需要的列。

5. 数据类型转换：使用 `cast()` 方法将数据类型转换为正确的类型，如将字符串类型转换为数字类型。

6. 数据筛选：使用 `filter()` 方法根据条件筛选需要的数据。

7. 数据排序：使用 `orderBy()` 或 `sort()` 方法对数据进行排序。

8. 数据聚合：使用 `groupBy()` 和聚合函数（如 `sum()`、`avg()`、`count()` 等）进行数据聚合。

9. 保存清洗后的数据：使用 PySpark 的数据写入 API（如 `df.write.csv()`）将清洗后的数据保存到文件中。