pyspark中怎么向下填充pyspark.sql.DataFrame，fillna方法没有'method'参数

在 PySpark 中，DataFrame 没有类似 Pandas 中 fillna 方法的 method 参数。但可以通过以下方式实现向下填充：

1. 使用 PySpark 内置的 fill 方法：

from pyspark.sql.functions import *

df.fillna(method='down', subset=None)

其中 subset 参数指定要填充的列，如果为 None，则填充所有列。

2. 使用 PySpark 内置的窗口函数：

from pyspark.sql.window import Window

w = Window.orderBy('col_name')
df.fillna({'col_name': last('col_name', True).over(w)})

其中 col_name 是要填充的列，last 函数用于获取该列最后一个非空值，并向下填充。

注意：以上方法可能会产生一些不可预测的结果，因为 PySpark 中的分布式计算可能会导致填充顺序与 Pandas 中的不同。

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df：pyspark.sql.DataFrame

pyspark.sql.DataFrame 是 PySpark 中的一个数据结构，它类似于关系型数据库中的表格。DataFrame 是由行和列组成的分布式数据集合，可以处理大规模的数据，并提供了类似于 SQL 的查询功能。DataFrame 是 PySpark 中最常用的数据结构之一，可以通过 DataFrame API 进行数据处理和分析。

import org.apache.spark.sql.DataFrame的DataFrame爆红

`org.apache.spark.sql.DataFrame` 是 Spark SQL 中用于表示数据的核心概念之一。它是一个分布式的、面向列的数据集合，可以看作是一个表格，其中每一列都有一个名称和一个数据类型。DataFrame 可以从多种数据源中读取数据，并且支持多种数据操作，例如过滤、聚合和排序等。

在 Spark 中，DataFrame 是最常用的数据结构之一，因此在大多数 Spark 相关的项目中都会涉及到它。由于其广泛使用和重要性，因此`org.apache.spark.sql.DataFrame` 在开发者中爆红也就不足为奇了。