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[以下是在Spark SQL中使用fillna函数的示例代码:](#以下是在Spark SQL中使用fillna函数的示例代码:)
前言
在Spark SQL中,fillna函数用于填充DataFrame或Dataset中的缺失值(NULL或NaN)。它可以根据指定的列名和值来替换缺失值,以便进行数据清洗和预处理。
以下是在Spark SQL中使用fillna函数的示例代码:
python
# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, None), ("Bob", None, 180.0), ("Charlie", 35, 175.2)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "height"])
# 使用fillna函数填充缺失值
filled_df = df.fillna({"age": 0, "height": 0.0})
# 显示填充后的DataFrame
filled_df.show()
运行以上代码将输出:
python
+-------+---+------+
| name|age|height|
+-------+---+------+
| Alice| 25| 0.0|
| Bob| 0| 180.0|
|Charlie| 35| 175.2|
+-------+---+------+
总结
在上述示例中,首先创建了一个包含姓名、年龄和身高的DataFrame,并且其中包含了一些缺失值(用None
表示)。然后,使用fillna
函数将缺失值替换为指定的值。在本例中,我们将年龄的缺失值替换为0,将身高的缺失值替换为0.0。填充后得到的DataFrame存储在filled_df
变量中。最后,使用show
方法显示填充后的DataFrame。
需要注意的是,fillna
函数的参数是一个字典,其中键表示要填充的列名,值表示要填充的值。您可以根据实际需求指定不同的列和填充值。
通过使用fillna
函数,您可以对DataFrame或Dataset中的缺失值进行处理,以便进行后续的数据分析和建模操作。