csv文件第一行时表头信息,该文件包含了约160万随机用户产生的用户行为(行为包括浏览、下单、关注、评论、加购、咨询客服、投诉),即数据集的每一行表示一条用户行为,由act_date、act_time、user、act_type、sku组成,并以逗号分隔。关于数据集中每一列的详细描述如下: 用spark程序将各个字段里所包含的空值用0覆盖,并输出一个新的csv文件
时间: 2023-07-10 22:07:14 浏览: 89
可以使用如下的PySpark代码来实现:
```python
from pyspark.sql.functions import when
# 读取原始CSV文件
df = spark.read.csv("path/to/original/file.csv", header=True)
# 使用when函数将空值用0覆盖
df = df.withColumn("act_date", when(df["act_date"].isNull(), "0").otherwise(df["act_date"]))
df = df.withColumn("act_time", when(df["act_time"].isNull(), "0").otherwise(df["act_time"]))
df = df.withColumn("user", when(df["user"].isNull(), "0").otherwise(df["user"]))
df = df.withColumn("act_type", when(df["act_type"].isNull(), "0").otherwise(df["act_type"]))
df = df.withColumn("sku", when(df["sku"].isNull(), "0").otherwise(df["sku"]))
# 输出新的CSV文件
df.write.csv("path/to/new/file.csv", header=True)
```
这段代码首先读取原始的CSV文件,并使用`when`函数将每个字段中的空值用0覆盖。最后,将结果输出到一个新的CSV文件中。需要注意的是,这里使用了`header=True`参数,表示新的CSV文件中包含表头信息。如果不需要表头信息,可以将该参数设置为`False`。
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