python和pyspark数据清洗

在Python和PySpark中，数据清洗是一个非常重要的环节。通常对于缺失值的处理有两种策略：删除和填充。在Python中，可以使用pandas库来进行数据清洗。可以通过`dropna()`函数删除包含缺失值的行，设置`inplace=True`可以直接在原数据上更改。例如，可以使用`Nowcoder.dropna(how='any')`来删除包含缺失值的行。

而在PySpark中，可以使用`DataFrame`对象的`dropna()`函数来删除缺失值。通过设置`how`参数为`any`或`all`来指定删除包含任意或所有缺失值的行。另外，可以使用`fillna()`函数来填充缺失值。通过指定一个值或使用列的均值、中位数等来填充缺失值。例如，可以使用`df.dropna(how='any')`来删除包含缺失值的行。

对于何时采取何种策略，一般来说，如果缺失值的占比较大，直接删除对整体数据的影响不会太大。可以使用`agg()`函数来计算每列的缺失值占比。可以通过统计每列缺失值数量与总行数的比例来判断。如果缺失值占比较小，可以考虑使用填充的方式来处理缺失值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [PySpark入门十一：数据清洗之缺失值处理](https://blog.csdn.net/weixin_43790705/article/details/108425792)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python:启程 数据分析-牛客网在线编程-数据清洗+json处理-24-28](https://blog.csdn.net/qq_32669453/article/details/127484792)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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