spark中dataframe存在空值是否计算情况说明
时间: 2023-04-29 22:06:51 浏览: 63
这段代码是用Python编写的,它对应的中文是:b'spark中dataframe存在空值是否计算情况说明。'
通常情况下,如果数据集中存在空值,那么在进行计算时会受到影响。在处理数据集之前,需要对空值进行处理,可以选择删除空值或者填充空值。否则可能会导致计算结果不准确。
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批量替换DataFrame里的空值
回答: 要批量替换DataFrame中的空值,可以使用DataFrame的fillna()函数或na.fill()函数。这两个函数底层都是调用fillna()函数来完成替换操作。您可以使用以下代码行来批量替换DataFrame中的空值:
df.fillna("替换值")
或
df.na.fill("替换值")
其中,"替换值"是您希望用来替换空值的具体数值或字符串。这样,DataFrame中的所有空值都会被替换为指定的值。\[1\]另外,如果您想要获取具有布尔类型的数据帧中的列,可以使用以下代码行:
col_with_bool = \[item\[0\] for item in df.dtypes if item\[1\].startswith('boolean')\]\[2\]这样,您就可以获取到具有布尔类型的数据帧中的列。\[2\]如果您想要在DataFrame中批量替换空值,可以使用以下代码行:
val offlineData: DataFrame = ......
val offlineDataFieldName: Array\[String\] = offlineData.schema.names
(0 until offlineDataFieldName.length).foreach(idx => {
offlineData = offlineData.withColumn(
offlineDataFieldName.apply(idx),
when(col(offlineDataFieldName.apply(idx)) === "" or col(offlineDataFieldName.apply(idx)) === "其它值", lit(null)).otherwise(col(offlineDataFieldName.apply(idx)))
)
})这段代码会遍历DataFrame中的每一列,并使用when函数来判断列值是否为空或为指定的其他值,如果是,则使用lit(null)来替换空值,否则保持原值不变。这样,您就可以批量替换DataFrame中的空值。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [spark dataframe 填充列值为 null(空值)的方式](https://blog.csdn.net/weixin_39622332/article/details/112950760)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pyspark用另一个值替换dataframe中的所有值](https://blog.csdn.net/weixin_39787606/article/details/112041734)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [spark dataframe 将每一列中的空字符(或其它值)替换成null](https://blog.csdn.net/az9996/article/details/124445564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
spark怎么统计csv文件中的空值
在Spark中,可以使用`DataFrame`和`SparkSQL`来处理CSV文件中的空值。以下是两种方法:
**方法一:使用DataFrame**
使用`DataFrame`的`na`对象的`drop`方法可以删除CSV文件中的空值。例如,假设我们有一个名为`data.csv`的CSV文件,其中包含空值。可以使用以下代码加载CSV文件并删除包含空值的行:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("CSVExample").getOrCreate()
df = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)
df = df.na.drop()
df.show()
```
在上面的代码中,`header=True`和`inferSchema=True`参数将第一行视为列名,并自动推断每列的数据类型。`na.drop()`方法将删除包含空值的行。最后,`show()`方法将显示结果。
**方法二:使用SparkSQL**
使用SparkSQL也可以处理CSV文件中的空值。以下是示例代码:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("CSVExample").getOrCreate()
df = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)
df.createOrReplaceTempView("data")
result = spark.sql("SELECT * FROM data WHERE column_name IS NOT NULL")
result.show()
```
在上面的代码中,`createOrReplaceTempView()`方法将DataFrame注册为临时表,并使用SQL查询语句删除包含空值的行。最后,`show()`方法将显示结果。需要将`column_name`替换为要检查的列的名称。