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。