from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("delete_null_rows").getOrCreate() # 读取CSV文件 df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/csv_file.csv") # 删除空值行 df = df.na.drop() # 输出新的CSV文件 df.write.option("header", "true").csv("path/to/new_csv_file.csv") # 关闭SparkSession spark.stop() 把程序改成将输出结果到同一个CSV文件中

可以将最后一行代码修改为：

df.write.option("header", "true").mode("overwrite").csv("path/to/csv_file.csv")

这样会覆盖原始CSV文件，并将结果写入同一个CSV文件中。注意要使用 `mode("overwrite")` 覆盖原有文件，否则会报错。

相关问题

scala> :paste // Entering paste mode (ctrl-D to finish) from pyspark.sql import SparkSession // Exiting paste mode, now interpreting. <pastie>:1: error: ';' expected but '.' found. from pyspark.sql import SparkSession

这个错误通常是因为Scala代码中使用了Python语法。请注意，Scala和Python语法是不同的，不能混用。如果您想在Scala中使用SparkSession，请按照以下方式导入：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MyApp")
  .master("local")
  .getOrCreate()

请注意，这里使用的是 `org.apache.spark.sql.SparkSession` 而不是 `pyspark.sql.SparkSession`。

from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DataPrediction").getOrCreate() # 加载数据 data = spark.read.csv("graduate.csv", header=True, inferSchema=True) # 对分类变量进行索引 gender_indexer = StringIndexer(inputCol="sex", outputCol="gender_index") major_indexer = StringIndexer(inputCol="major", outputCol="major_index") hobby_indexer = StringIndexer(inputCol="hobby", outputCol="hobby_index") # 将所有特征列合并成一个向量 assembler = VectorAssembler(inputCols=["gender_index", "major_index", "hobby_index", "salary"], outputCol="features") # 划分数据集为训练集和测试集 train_data, test_data = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123) # 创建线性回归模型 lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="grade") # 训练模型 model = lr.fit(train_data) # 在测试集上进行预测 predictions = model.transform(test_data) # 评估模型 evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="grade", predictionCol="prediction", metricName="rmse") rmse = evaluator.evaluate(predictions) print("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = %g" % rmse) 该段代码为什么会出现pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Field "features" does not exist.\nAvailable fields: id, grade, sex, major, salary, hobby'错误

这个错误可能是由于 `VectorAssembler` 没有成功创建 `features` 列导致的。你可以检查以下几个可能的原因：

1. `VectorAssembler` 中输入列的名称是否与数据集中的列名匹配。请确保输入列的名称和数据集中的列名完全匹配，包括大小写和空格。

2. 在创建 `VectorAssembler` 后，是否有对数据集进行缺失值处理。如果数据集中有缺失值，则会导致无法创建 `features` 列。

3. `train_data` 和 `test_data` 中是否存在 `features` 列。请确保在划分数据集时，使用了正确的数据集和列名。

你可以逐一排除以上原因，以确定是哪个问题导致了该错误。