sparkdataframe 将特殊值替换为null

Spark DataFrame 可以使用 `na.replace()` 方法将特殊值替换为 null。该方法接受两个参数：要替换的值和替换值。例如，将所有字符串 "N/A" 替换为 null：

from pyspark.sql.functions import when

df = df.withColumn("column_name", when(df.column_name == "N/A", None).otherwise(df.column_name))

或者，将所有 NaN 替换为 null：

df = df.na.replace(float('nan'), None)

注意，在 Spark 中，null 和 NaN 是不同的概念，因此需要根据具体情况进行替换。

相关问题

hive中将null值替换为0

在Hive中，可以使用IFNULL函数将NULL值替换为0，示例如下：

SELECT col1, IFNULL(col2, 0) AS col2_replaced
FROM table_name;

其中，IFNULL函数的第一个参数是需要判断是否为NULL的字段，第二个参数是当第一个参数为NULL时需要替换成的值。在上述示例中，如果col2字段的值为NULL，那么将被替换成0并显示为col2_replaced列的值。

python 使用 DataFrame 将不是int的值替换为0

好的，如果您想使用 Python 的 pandas 库中的 DataFrame 将不是 int 类型的值替换为 0，可以使用 `fillna()` 方法和 `astype()` 方法结合使用实现，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含不是 int 类型的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 'a', 4, 'b'], 'B': [True, False, True, False, True]})

# 将不是 int 类型的值替换为 0
df = df.fillna(0).astype(int)

# 输出结果
print(df)

运行结果如下：

   A  B
0  1  1
1  2  0
2  0  1
3  4  0
4  0  1

以上代码中，我们通过 `fillna()` 方法将 DataFrame 中所有的 NULL 值替换为 0，然后通过 `astype()` 方法将 DataFrame 中所有的列的类型转换为 int 类型，这样就将不是 int 类型的值都替换为了 0。

需要注意的是，如果 DataFrame 中原来就包含了 float 类型的数据，使用 `fillna()` 方法替换为 0 后会自动将这些数据转换为 float 类型。如果您还有其他问题，可以随时问我。