读取UCI的adult对pyspark转换来的dataframe进行完备的数据清洗

好的，我会尽力回答你的问题。

首先，我们需要将UCI的adult数据集导入到pyspark中，并将其转换为一个dataframe对象。这可以通过以下代码实现：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建一个SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("AdultData").getOrCreate()

# 读取UCI的adult数据集
data = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("path/to/adult.data")

# 添加列名
data = data.toDF("age", "workclass", "fnlwgt", "education", "education-num", "marital-status", "occupation", "relationship", "race", "sex", "capital-gain", "capital-loss", "hours-per-week", "native-country", "income")

# 打印dataframe的前5行
data.show(5)

接下来，我们需要对数据进行完备的清洗。具体步骤如下：

1. 缺失值处理

我们需要检查每列是否存在缺失值，并将其替换为合适的值或删除包含缺失值的行。

# 检查每列是否存在缺失值
from pyspark.sql.functions import col, isnan, when, count

data.select([count(when(isnan(c) | col(c).isNull(), c)).alias(c) for c in data.columns]).show()

# 替换缺失值为合适的值或删除包含缺失值的行
data = data.replace("?", None).dropna(how="any")

2. 数据类型转换

我们需要将一些列的数据类型从字符串转换为整数或浮点数。

# 将一些列的数据类型从字符串转换为整数或浮点数
data = data.withColumn("age", data["age"].cast("int"))
data = data.withColumn("fnlwgt", data["fnlwgt"].cast("int"))
data = data.withColumn("education-num", data["education-num"].cast("int"))
data = data.withColumn("capital-gain", data["capital-gain"].cast("int"))
data = data.withColumn("capital-loss", data["capital-loss"].cast("int"))
data = data.withColumn("hours-per-week", data["hours-per-week"].cast("int"))

3. 去除无关列

我们可以去除一些与目标变量无关的列，比如"fnlwgt"和"education"。

# 去除无关列
data = data.drop("fnlwgt", "education")

4. 目标变量处理

我们需要将目标变量"income"转换为二元变量，即">50K"为1，"<=50K"为0。

# 将目标变量转换为二元变量
data = data.withColumn("income", when(data["income"] == ">50K", 1).otherwise(0))

完成以上步骤后，我们就可以得到一个完备的数据清洗后的dataframe对象，可以用于进一步的数据分析和建模。